


Comment fonctionne la fonction « repr() » de Python et pourquoi les chaînes sont-elles doublement citées dans sa sortie ?
Comprendre la fonction repr( ) en Python
La fonction repr( ) de Python renvoie une représentation sous forme de chaîne évaluable d'un objet. Cela signifie que la chaîne peut être utilisée pour recréer le même objet en utilisant eval( ).
Pourquoi des guillemets doubles lors de l'utilisation de repr( ) sur des chaînes ?
Quand repr( ) est appliqué à une chaîne, il entoure la chaîne de guillemets doubles. Cela permet de distinguer la chaîne des autres types d'objets, tels que les entiers ou les listes.
Pourquoi eval("'foo'") renvoie 'foo' au lieu de x ?
Lorsque eval() est appelé avec une chaîne, il interprète la chaîne comme une expression Python. Si la chaîne contient une expression valide, elle l'évalue et renvoie le résultat. Dans le cas de eval("'foo'"), l'expression est une chaîne littérale, elle est donc évaluée comme la même chaîne. D'un autre côté, x est une variable qui fait référence à la chaîne « foo ». Lorsque eval() est appelé avec x, il tente d'évaluer x en tant qu'expression Python, ce qui échoue car x n'est pas une expression valide.
La méthode __repr__()
repr() appelle en fait la méthode __repr__() de l'objet. Cette méthode renvoie la représentation sous forme de chaîne évaluable de l'objet.
str( ) vs. repr( )
Contrairement à repr( ), str( ) renvoie une chaîne représentation de l’objet susceptible d’être exposée. Il n'entoure pas les chaînes de guillemets doubles et ne contient aucun caractère spécial pour indiquer que la chaîne est destinée à être évaluée.
Résumé :
- repr ( ) renvoie une représentation sous forme de chaîne évaluable d'un objet.
- repr( ) entoure les chaînes de guillemets doubles pour les distinguer des autres types d'objets.
- eval( ) interprète une chaîne comme une expression Python et l'exécute.
- Les objets qui étendent les types intégrés peuvent fournir des implémentations personnalisées de __repr__() et __str__().
- repr( ) est utile pour le débogage et l'introspection, tandis que str( ) convient aux utilisateurs. sortie.
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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.

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 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.

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.

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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 de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

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
