


Le formatage de style printf de Python et la méthode `substitute()` de la classe de modèle sont-ils obsolètes ?
Formatage de chaîne Python : dépréciation du style printf et de la méthode de substitution de la classe modèle
Python fournit plusieurs options pour le formatage de chaîne, y compris le formatage de chaîne printf- méthode de style, classe Template, str.format() et f-strings. Cependant, parmi ces options, des inquiétudes surgissent concernant la dépréciation potentielle de la méthode de style printf et de la méthode de substitution de la classe Template.
Formatage de style printf
Le style printf le formatage à l'aide d'espaces réservés % est une fonctionnalité de longue date de Python. Cependant, elle a été atténuée et il est recommandé de la remplacer par la méthode .format() plus moderne. Bien que le formatage % ne soit pas encore officiellement obsolète, sa documentation suggère qu'il devrait être évité dans le nouveau code et que sa dépréciation éventuelle est attendue.
Méthode de substitution de la classe modèle
Semblable au formatage de style printf, la classe Template et sa méthode de remplacement ont également été marquées comme obsolètes. La nouvelle méthode .format() est l'approche privilégiée pour le formatage des chaînes et offre une flexibilité et une extensibilité supplémentaires.
Alternatives et considérations
La méthode .format() introduite dans Python 2.6 est devenu le standard de facto pour le formatage de chaînes, permettant une variété d'options de formatage et la possibilité de combiner des approches de tuple et de dictionnaire. Les classes de formateur peuvent étendre davantage cette fonctionnalité.
Python 3.6 a introduit les littéraux de chaîne formatés, qui constituent la méthode la plus rapide pour créer des chaînes avec des valeurs interpolées. Ceux-ci doivent être utilisés à la place de str.format() lorsque cela est possible.
Conclusion
À mesure que l'écosystème Python évolue, il est essentiel de se tenir au courant des annonces de dépréciation pour maintenir compatibilité et bonnes pratiques. Le formatage % de style printf et la méthode de substitution de la classe Template ne sont pas encore obsolètes, mais il est recommandé de passer à la méthode .format() ou aux littéraux de chaîne formatés dans le nouveau code pour s'aligner sur la direction du langage et éviter d'éventuels problèmes de compatibilité à l'avenir.
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
