Jadual Kandungan
Mengapakah ""example = list(...)"" menghasilkan ""TypeError: 'list' object is not callable"?"
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Mengapakah `example = list(...)` menimbulkan `TypeError: 'list' object is not callable`?

Mengapakah `example = list(...)` menimbulkan `TypeError: 'list' object is not callable`?

Dec 30, 2024 pm 04:29 PM

Why does `example = list(...)` raise a `TypeError: 'list' object is not callable`?

Mengapakah ""example = list(...)"" menghasilkan ""TypeError: 'list' object is not callable"?"

Dalam REPL, anda mungkin menghadapi ralat ""TypeError: 'list' object is not callable"" apabila cuba memberikan senarai kepada contoh pembolehubah menggunakan yang berikut kod:

example = list('easyhoss')
Salin selepas log masuk

Isu ini timbul kerana senarai nama terbina dalam Python, yang merujuk kepada kelas, telah dibayangi dengan mencipta pembolehubah dengan nama yang sama. Pemboleh ubah ini menunjukkan contoh kelas senarai.

Untuk menggambarkan pembayang ini:

>>> example = list('easyhoss')  # 'list' refers to the builtin class
>>> list = list('abc')  # Create a variable 'list' referencing an instance of 'list'
>>> example = list('easyhoss')  # 'list' now refers to the instance
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
TypeError: 'list' object is not callable
Salin selepas log masuk

Memandangkan Python merujuk objek (fungsi dan kelas disertakan) dengan nama dalam ruang nama, anda boleh menulis semula mana-mana nama dalam mana-mana skop. Masa jalan mencari nama dalam ruang nama tempatan dan, jika ia tidak dijumpai, meneruskan ke ruang nama peringkat lebih tinggi. Proses ini berterusan sehingga nama ditemui atau NameError dinaikkan.

Builtins, seperti senarai, berada dalam ruang nama tertib tinggi __builtins__. Jika senarai pembolehubah diisytiharkan dalam ruang nama global modul, penterjemah tidak akan mencarinya dalam __builtins__. Begitu juga, jika pembolehubah var dicipta dalam fungsi, dan var lain ditakrifkan dalam ruang nama global, merujuk var daripada fungsi akan sentiasa merujuk kepada pembolehubah tempatan.

Sebagai contoh:

>>> example = list("abc")  # Works fine
>>>
>>> # Creating variable "list" in the global namespace of the module
>>> list = list("abc")
>>>
>>> example = list("abc")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'list' object is not callable
>>> # Python finds "list" in the global namespace,
>>> # but it is not the desired "list".
>>>
>>> # Remove "list" from the global namespace
>>> del list
>>> # Since "list" is no longer in the global namespace,
>>> # Python searches in a higher-level namespace.
>>> example = list("abc")  # Works now
Salin selepas log masuk

Oleh itu, Python builtin mengikut peraturan yang sama seperti semua objek lain. Pembayangan, yang digambarkan dalam kes ini, boleh dielakkan dengan menggunakan IDE yang menyerlahkan isu pembayang nama.

Selain itu, senarai sebagai kelas boleh dipanggil. Memanggil kelas mencetuskan pembinaan dan permulaan contoh. Walaupun contoh juga boleh dipanggil, contoh senarai tidak. Kelas dan kejadian adalah konsep yang jelas berbeza yang dijelaskan dalam dokumentasi Python.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah `example = list(...)` menimbulkan `TypeError: 'list' object is not callable`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1267
29
Tutorial C#
1239
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

See all articles