


Pourquoi `example = list(...)` renvoie-t-il parfois une `TypeError : l'objet 'list' n'est pas appelable` ?
Pourquoi "example = list(...)" entraîne-t-il "TypeError : l'objet 'list' n'est pas appelable" ?
Au REPL, lorsque vous avez essayé le code "example = list('easyhoss')", en espérant que la variable d'exemple contienne une liste de caractères de la chaîne, vous avez rencontré l'erreur : "TypeError : L'objet 'list' n'est pas appelable".
Cela se produit parce que vous avez écrasé par inadvertance la classe Python intégrée "list" par une instance de liste. Lorsque vous avez fait référence à "list" plus tard dans "example = list('easyhoss')", Python l'a interprété comme une instance qui ne peut pas être appelée.
Pour comprendre cela, nous devons explorer l'espace de noms et les mécanismes de portée de Python.
Espaces de noms : Python utilise des espaces de noms imbriqués pour stocker les noms d'objets (y compris les classes et les fonctions). Chaque module possède son propre espace de noms, y compris des fonctions et des classes intégrées.
Portée : Lors de la référence à un nom, Python vérifie d'abord l'espace de noms local. S'il n'est pas trouvé, il passe aux espaces de noms de niveau supérieur jusqu'à ce qu'il localise le nom ou ne rencontre plus d'espaces de noms (ce qui entraîne une erreur de nom).
Dans votre cas, vous avez sans le savoir attribué une instance de "liste" au variable globale "list" :
example = list('easyhoss') # "list" refers to the built-in class list = list('abc') # Creates a "list" variable referencing an instance of "list" example = list('easyhoss') # "list" refers to the instance, resulting in the error
Cet écrasement masque la classe "list" intégrée, provoquant le "TypeError."
Pour éviter cette erreur, utilisez des IDE comme PyCharm ou Atom avec des plugins Python qui mettent en évidence l'observation des noms.
Considérations supplémentaires :
- "list" est une classe appelable qui déclenche la création d'instance.
- Instance de "list" (list[]) ne sont pas appelables.
- Pour plus d'informations sur les classes et les instances, reportez-vous à la documentation Python.
Lorsque vous lancez une session Python interactive, vous créez un module temporaire avec son propre espace de noms, ce qui peut également avoir un impact sur le comportement de l'espace de noms.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











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.

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 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
