


Pourquoi les variables Python ne peuvent-elles pas commencer par un nombre ?
Tant que quelque chose est stipulé par écrit, il doit y avoir une raison, c'est-à-dire qu'il doit être raisonnable.
Règles de dénomination des variables Python (apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)
Les noms de variables ne peuvent contenir que Lettres, chiffres et traits de soulignement. Les noms de variables peuvent commencer par une lettre ou un trait de soulignement, mais pas par un chiffre. Par exemple, vous pouvez nommer une variable message_1, mais vous ne pouvez pas la nommer 1_message.
Les noms de variables ne peuvent pas contenir d'espaces, mais des traits de soulignement peuvent être utilisés pour séparer les mots. Par exemple, le nom de variable Greeting_message fonctionne, mais le nom de variable Greeting message génère une erreur.
N'utilisez pas de mots-clés et de noms de fonctions Python comme noms de variables, c'est-à-dire n'utilisez pas de mots réservés par Python à des fins spéciales, telles que l'impression.
Les noms de variables doivent être courts et descriptifs. Par exemple, name est meilleur que n, student_name est meilleur que s_n, name_length est meilleur que length_of_persons_name.
Utilisez les lettres minuscules l et majuscules O avec prudence, car elles peuvent être confondues avec les chiffres 1 et 0.
Remarque : les noms de variables Python en minuscules doivent être utilisés. Bien que l’utilisation de lettres majuscules dans les noms de variables ne provoque pas d’erreurs, il est conseillé d’éviter d’utiliser des lettres majuscules.
Alors pourquoi ça ne peut pas commencer par un chiffre ? Cela doit être expliqué du point de vue des principes de compilation.
C'est ce à quoi j'ai soudainement pensé lorsque je faisais une analyse de script aujourd'hui. Expliquons d'abord notre outil d'analyse grammaticale. Le script à analyser est très simple et ne comprend que des opérateurs tels que &, |, ~, =, !=, () et {}. Au début, le principe de compilation a été adopté, dessinant NFA et DFA, trouvant le statut, puis écrivant une analyse lexicale pour générer le jeton. Ensuite, l'analyse syntaxique générera un arbre syntaxique basé sur la sémantique du jeton généré, et enfin l'évaluera. Après réflexion, ce script est très simple : il lui suffit de juger caractère par caractère et d'entrer différentes sous-fonctions à traiter lorsqu'il rencontre différents types de caractères. En même temps, il complète le processus d'analyse lexicale, d'analyse syntaxique et de traitement. évaluation. Cependant, quelle que soit la méthode utilisée, il est nécessaire de déterminer quel jeton est actuellement saisi en fonction des caractères lus. C'est le nœud du problème.
Pourquoi est-il essentiel de déterminer à quel jeton appartient un personnage ?
Supposons que nous annulions la restriction selon laquelle la définition du nom de variable ne peut pas commencer par un nombre, à ce moment-là, lorsque l'analyseur lexical entre dans l'état de départ d'une analyse de jeton, si le premier caractère lu est un nombre, alors le. L'analyseur lexical ne peut pas déterminer si le jeton qu'il analyse actuellement est un nom de variable ou une constante numérique. Eh bien, si vous dites que l'analyseur peut juger sur la base des caractères suivants, alors si le caractère suivant est une lettre, alors il est facile de déterminer que le jeton actuel appartient au nom de la variable (nous ignorerons les mots-clés réservés pour le moment étant), mais si le suivant Et si les caractères étaient tous des nombres ? L'analyseur ne pourra pas le dire car les nombres sont autorisés dans la définition des noms de variables.
Haha, ce que j'ai dit ci-dessus peut être alambiqué et difficile à comprendre. En termes simples : lors de l'analyse de la chaîne "123", si le nom de la variable permet que le premier caractère soit un nombre, l'analyseur ne le fait pas. Je ne sais pas si "123" est une constante numérique ou un nom de variable.
Pour plus d'articles techniques liés à Python, veuillez visiter la colonne Tutoriel Python pour apprendre !
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

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

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)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
