eginner Fehler in Python und wie man sie behebt
1. Missbrauch der Einrückung
Der Fehler:
Python ist streng in Bezug auf Einrückungen, und schon früh habe ich versehentlich Tabulatoren und Leerzeichen in meinem Code gemischt.
Die Lösung:
Ich habe meinen Code-Editor so konfiguriert, dass er Leerzeichen anstelle von Tabulatoren verwendet (4 Leerzeichen pro Einrückungsebene). Ich habe außerdem die Option „Leerzeichen anzeigen“ aktiviert, um versehentliche Formatierungsfehler frühzeitig zu erkennen.
Lektion gelernt: Bleiben Sie immer im Einklang mit Ihrem Einrückungsstil.
2. Verwechslung veränderlicher und unveränderlicher Datentypen
Der Fehler:
Ich habe versucht, ein Tupel zu ändern, nur um einen TypeError zu erhalten. Später habe ich versehentlich eine Liste geändert, die ich nicht beabsichtigt hatte, was zu unerwartetem Verhalten in meinem Code führte.
Die Lösung:
Ich habe die Unterscheidung zwischen veränderlichen (z. B. Listen, Wörterbüchern) und unveränderlichen (z. B. Tupeln, Zeichenfolgen) Datentypen gelernt. Als ich die Daten unverändert lassen musste, begann ich, Tupel oder Frozenset zu verwenden.
Lektion gelernt: Verstehen Sie den Unterschied zwischen veränderlichen und unveränderlichen Typen, um unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden.
3. Vergessen, Variablen zu initialisieren
Der Fehler:
Ich habe versucht, eine Variable zu verwenden, bevor ich ihr einen Wert zugewiesen habe, was einen NameError verursacht hat.
Die Lösung:
Um dies zu verhindern, habe ich mir angewöhnt, Variablen bei der Deklaration mit Standardwerten zu initialisieren. Zum Beispiel:
Statt:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
Machen Sie Folgendes:
total = 0 print(total)
Lesson Learned: Initialisieren Sie Variablen immer, bevor Sie sie verwenden.
4. Überschreiben integrierter Funktionsnamen
Der Fehler:
Ich habe in einem meiner Skripte eine Variablenliste benannt, die die in Python integrierte Listenfunktion überschrieben hat. Dies verursachte Probleme, als ich später versuchte, mit list() eine neue Liste zu erstellen.
Die Lösung:
Ich achtete mehr auf Variablennamen und vermied die Verwendung von Namen, die mit den integrierten Funktionen von Python kollidieren. Tools wie Linters haben mir auch dabei geholfen, diese Fehler zu erkennen, bevor ich den Code ausgeführt habe.
Lesson Learned: Vermeiden Sie die Verwendung von Pythons reservierten Wörtern und integrierten Funktionsnamen als Variablennamen.
5. Keine Verwendung von Listenverständnissen
Der Fehler:
Ich habe lange, verschachtelte for-Schleifen verwendet, um neue Listen zu erstellen, was meinen Code schwerer lesbar und weniger effizient machte.
Die Lösung:
Ich lernte etwas über Listenverständnisse und begann, sie für prägnanten und lesbaren Code zu verwenden. Zum Beispiel:
Statt:
squared_numbers = [] for num in range(10): squared_numbers.append(num ** 2)
Machen Sie Folgendes:
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]
Lesson Learned: Nutzen Sie pythonische Konstrukte wie Listenverständnisse für saubereren und schnelleren Code.
6. Keine Verwendung von F-Strings für die String-Formatierung
Der Fehler:
Ich habe ältere String-Formatierungsmethoden wie % oder .format() verwendet, die weniger lesbar und manchmal fehleranfällig waren.
Die Lösung:
Für eine sauberere und intuitivere Formatierung habe ich auf F-Strings umgestellt. Zum Beispiel:
Statt:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
Machen Sie Folgendes:
total = 0 print(total)
Lesson Learned: F-Strings (eingeführt in Python 3.6) verändern die Lesbarkeit und effiziente String-Formatierung grundlegend.
Letzte Gedanken
Fehler sind ein wesentlicher Bestandteil des Lernens, insbesondere wenn es ums Programmieren geht. Obwohl diese frühen Fehltritte frustrierend waren, haben sie mir geholfen, mich als Python-Entwickler weiterzuentwickeln. Wenn Sie gerade erst anfangen, denken Sie daran, Ihre Fehler zu akzeptieren – sie sind Sprungbretter zum Erfolg.
Welche Anfängerfehler haben Sie beim Codieren gemacht? Teilen Sie Ihre Erfahrungen in den Kommentaren unten!
Das obige ist der detaillierte Inhalt voneginner Fehler in Python und wie man sie behebt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
