Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python eginner Kesilapan dalam Python dan Cara Membaikinya

eginner Kesilapan dalam Python dan Cara Membaikinya

Jan 02, 2025 pm 05:45 PM

eginner Mistakes in Python and How To Fix Them

1. Menyalahgunakan Inden

Kesilapan:
Python tegas tentang lekukan, dan pada awalnya, saya secara tidak sengaja mencampurkan tab dan ruang dalam kod saya.

Pembetulan:
Saya mengkonfigurasi editor kod saya untuk menggunakan ruang dan bukannya tab (4 ruang setiap tahap lekukan). Saya juga mendayakan pilihan "tunjuk ruang putih" untuk menangkap ralat pemformatan yang tidak disengajakan lebih awal.

Pelajaran: Sentiasa konsisten dengan gaya lekukan anda.

2. Mengelirukan Jenis Data Boleh Berubah dan Tidak Berubah

Kesilapan:
Saya cuba mengubah suai tuple, hanya untuk mendapatkan TypeError. Kemudian, saya secara tidak sengaja mengubah suai senarai yang saya tidak sengaja, menyebabkan tingkah laku yang tidak dijangka dalam kod saya.

Pembetulan:
Saya mempelajari perbezaan antara jenis data boleh ubah (cth., senarai, kamus) dan tidak boleh ubah (cth., tupel, rentetan). Apabila saya perlu memastikan data tidak berubah, saya mula menggunakan tupel atau set beku.

Pelajaran: Fahami perbezaan antara jenis boleh ubah dan tidak boleh ubah untuk mengelakkan akibat yang tidak diingini.

3. Terlupa untuk Memulakan Pembolehubah

Kesilapan:
Saya cuba menggunakan pembolehubah sebelum memberikannya nilai, yang menyebabkan NameError.

Pembetulan:
Untuk mengelakkan ini, saya mengamalkan tabiat memulakan pembolehubah dengan nilai lalai apabila mengisytiharkannya. Contohnya:

Sebaliknya:

print(total)  # NameError: name 'total' is not defined  

Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Lakukan ini:

total = 0  
print(total)
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Pelajaran yang Diperoleh: Sentiasa mulakan pembolehubah sebelum menggunakannya.

4. Mengganti Nama Fungsi Terbina Dalam

Kesilapan:
Saya menamakan senarai pembolehubah dalam salah satu skrip saya, yang menimpa fungsi senarai terbina dalam Python. Ini menyebabkan masalah apabila saya kemudiannya cuba menggunakan list() untuk membuat senarai baharu.

Pembetulan:
Saya menjadi lebih prihatin terhadap nama pembolehubah dan mengelak daripada menggunakan nama yang bertembung dengan fungsi terbina dalam Python. Alat seperti linter juga membantu saya menangkap kesilapan ini sebelum menjalankan kod.

Pelajaran yang Diperoleh: Elakkan menggunakan perkataan simpanan Python dan nama fungsi terbina dalam sebagai nama pembolehubah.

5. Tidak Menggunakan Pemahaman Senarai

Kesilapan:
Saya menggunakan gelung yang panjang dan bersarang untuk membuat senarai baharu, yang menjadikan kod saya lebih sukar dibaca dan kurang cekap.

Pembetulan:
Saya belajar tentang pemahaman senarai dan mula menggunakannya untuk kod ringkas dan boleh dibaca. Contohnya:

Sebaliknya:

squared_numbers = []  
for num in range(10):  
    squared_numbers.append(num ** 2) 
Salin selepas log masuk

Lakukan ini:

squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]

Salin selepas log masuk

Pelajaran yang Diperoleh: Terima binaan Pythonic seperti pemahaman senarai untuk kod yang lebih bersih dan pantas.

6. Tidak Menggunakan F-Strings untuk Pemformatan Rentetan

Kesilapan:
Saya menggunakan kaedah pemformatan rentetan lama seperti % atau .format(), yang kurang boleh dibaca dan kadangkala terdedah kepada ralat.

Pembetulan:
Saya bertukar kepada f-strings untuk pemformatan yang lebih bersih dan lebih intuitif. Contohnya:

Sebaliknya:

print(total)  # NameError: name 'total' is not defined  

Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Lakukan ini:

total = 0  
print(total)
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Pelajaran yang Dipetik: F-strings (diperkenalkan dalam Python 3.6) ialah penukar permainan untuk pemformatan rentetan yang boleh dibaca dan cekap.

Fikiran Akhir

Kesilapan adalah bahagian penting dalam pembelajaran, terutamanya apabila ia berkaitan dengan pengaturcaraan. Walaupun kesilapan awal ini mengecewakan, ia membantu saya berkembang sebagai pembangun Python. Jika anda baru bermula, ingatlah untuk menerima kesilapan anda—ia adalah batu loncatan kepada kejayaan.

Apakah kesilapan pemula yang telah anda lakukan semasa mengekod? Kongsi pengalaman anda dalam komen di bawah!

Atas ialah kandungan terperinci eginner Kesilapan dalam Python dan Cara Membaikinya. 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
1655
14
Tutorial PHP
1254
29
Tutorial C#
1228
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.

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: 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.

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: 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.

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.

See all articles