


Comparaisons Python Aucune : devriez-vous utiliser 'is' ou '==' ?
Python Aucune comparaison : devriez-vous utiliser "is" ou == ?
En Python, vous pouvez rencontrer un avertissement lorsque vous comparez des variables à Aucun n'utilise ==, alors qu'aucun avertissement n'est émis lors de l'utilisation de is. Les deux syntaxes sont valides, mais l'utilisation de my_var est None est généralement préférée.
Pourquoi "is" est-il préféré pour les vérifications None ?
La principale différence entre is et == réside dans leur objectif. == vérifie l'égalité, tandis que is vérifie l'identité de l'objet. Dans le cas de la comparaison de variables avec None, nous voulons déterminer si la variable est spécifiquement l'objet None, pas seulement un objet qui lui est équivalent.
None est un objet unique en Python, ce qui signifie qu'il n'y a que un exemple de celui-ci. Lorsque vous utilisez my_var is None, vous vérifiez si my_var et None sont le même objet. Cette vérification est plus spécifique et fiable que l'utilisation de my_var == None.
Égalité contre identité
Pour illustrer la différence, considérons une classe personnalisée Negator :
class Negator(object): def __eq__(self, other): return not other
Si vous créez une instance de Negator et la comparez à None, vous obtiendrez get:
thing = Negator() print(thing == None) # True print(thing is None) # False
thing == None renvoie True car la classe Negator remplace la méthode eq pour toujours renvoyer True par rapport à toute autre valeur sauf elle-même. Cependant, None renvoie False car les deux objets ne sont pas le même objet.
Conclusion
Pour les vérifications None, il est généralement préférable d'utiliser my_var is None pour assurez-vous que vous recherchez spécifiquement l’objet Aucun. == peut être utilisé lorsque vous souhaitez vérifier l'égalité, mais gardez à l'esprit que cela peut ne pas être fiable lorsqu'il s'agit de classes personnalisées qui remplacent les méthodes de comparaison.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
