


Conventions de dénomination et méthodes de dénomination courantes pour les variables Python
Règles de dénomination des variables Python et méthodes de dénomination courantes
Dans la programmation Python, de bonnes habitudes de dénomination peuvent rendre le code plus lisible et compréhensible. Cet article présentera les règles de dénomination des variables de Python et les méthodes de dénomination courantes, et fournira des exemples de code spécifiques.
1. Règles de dénomination des variables Python
- Les noms de variables ne peuvent être composés que de lettres, de chiffres et de traits de soulignement.
- Les noms de variables ne peuvent commencer que par des lettres ou des traits de soulignement, pas par des chiffres.
- Les noms de variables ne sont pas sensibles à la casse, mais pour améliorer la lisibilité, il est recommandé d'utiliser des lettres minuscules pour nommer et de séparer plusieurs mots par des traits de soulignement.
- Les noms de variables ne peuvent pas utiliser de mots-clés Python (tels que if, for, while, etc.).
- Les noms de variables doivent être descriptifs afin que la signification de la variable puisse être clairement exprimée.
2. Méthodes de dénomination courantes
-
Cas Camel (Cas Camel)
Le cas Camel consiste à relier plusieurs mots ensemble, avec la première lettre de chaque mot en majuscule et le reste des mots sauf le premier mot au début. Toutes les premières lettres sont en majuscule. Cette méthode de dénomination est couramment utilisée pour nommer des classes, des fonctions et des objets.Exemple de code :
firstName = "John" lastName = "Doe" def calculateTotalAmount(): totalAmount = 0 # do some calculations return totalAmount class MyClass: def __init__(self): self.myName = "" def getName(self): return self.myName
Copier après la connexion Nomenclature de soulignement (cas Serpent)
La nomenclature de soulignement consiste à relier plusieurs mots ensemble, en utilisant un trait de soulignement (_) pour séparer chaque mot, et toutes les lettres sont en minuscules. Cette méthode de dénomination est souvent utilisée pour nommer des variables et des noms de modules.Exemple de code :
first_name = "John" last_name = "Doe" def calculate_total_amount(): total_amount = 0 # do some calculations return total_amount
Copier après la connexionNomenclature toutes majuscules (cas Pascal / MAJUSCULES)
La nomenclature toutes majuscules consiste à relier plusieurs mots ensemble, la première lettre de chaque mot étant en majuscule, sans séparateurs. Cette méthode de dénomination est souvent utilisée pour nommer des constantes ou des variables globales.Exemple de code :
PI = 3.14159 MAX_VALUE = 100 def calculate_circle_area(radius): return PI * radius ** 2
Copier après la connexion
3. Autres notes
- Évitez d'utiliser des lettres simples pour nommer les variables, sauf si elles sont utilisées dans des boucles ou des variables temporaires. L'utilisation de noms de variables significatifs améliore la lisibilité du code.
- Évitez d'utiliser le chinois, le pinyin et d'autres caractères non anglais comme noms pour maintenir la cohérence et la portabilité du code.
- Essayez de ne pas utiliser de noms de variables trop longs ou trop complexes, et gardez-les concis et faciles à comprendre.
Résumé
De bonnes conventions de dénomination des variables peuvent améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code, rendant le code plus facile à comprendre et à déboguer. En Python, utilisez la dénomination en casse chameau, la dénomination soulignée ou la dénomination entièrement en majuscules, et choisissez la méthode de dénomination appropriée en fonction de l'objectif et du type de la variable. N'oubliez pas d'utiliser des noms de variables significatifs autant que possible et évitez les noms dénués de sens ou trop complexes.
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)

Sujets chauds

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à gérer les conditions d'erreur dans Python d'un point de vue système entier. La gestion des erreurs est un aspect critique de la conception, et il traverse les niveaux les plus bas (parfois le matériel) jusqu'aux utilisateurs finaux. Si y

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Ce tutoriel s'appuie sur l'introduction précédente à la belle soupe, en se concentrant sur la manipulation de Dom au-delà de la simple navigation sur les arbres. Nous explorerons des méthodes et techniques de recherche efficaces pour modifier la structure HTML. Une méthode de recherche DOM commune est ex
