python动态性强类型用法实例
本文实例分析了python动态性强类型用法。分享给大家供大家参考。具体如下:
Python变量声明和定义
与C#不同,Python在使用变量之前无须定义它的类型,试着运行下面的例子:
i = 12 print i
从上边我们可以看到,变量 i 在使用前并不需要定义,但是必须声明以及初始化该变量。试着运行下面的例子:
i = 1 print i + j
上面的代码会产生一个异常:“NameError: name 'j' is not defined”,Python提示变量 j 没有定义。这点和BASIC等弱类型的语言不一样。在BASIC中,执行上述代码的时候不会产生异常,你可以在EXCEL的VBA开发环境里试一下,把 print改为MsgBox就可以,结果会输出 1 。这说明Python并不是一种类似BASIC的弱类型语言。
另一方面,Python与C#有一个很大的差异就是在程序运行过程中,同一变量名可以(在不同阶段)代表不同类型的数据,看看下边的例子:
i = 1 print i,type(i),id(i) i = 10000000000 print i,type(i),id(i) i = 1.1 print i,type(i),id(i)
变量 i 的类型在程序执行过程中分别经历了int、long和float的变化,这和静态类型语言(如C等)有很大不同。静态语言只要一个变量获得了一个数据类 型,它就会一直是这个类型,变量名代表的是用来存放数据的内存位置。而Python中使用的变量名只是各种数据及对象的引用,用id()获取的才是存放数 据的内存位置,我们输入的1、10000000000和1.1三个数据均会保存在id()所指示的这些内存位置中,直到垃圾回收车把它拉走(在系统确定你 不再使用它的时候)。这是动态语言的典型特征,它确定一个变量的类型是在给它赋值的时候。
另一方面,Python又是强类型的,试着运行下边的例子:
# -*- coding: utf-8 -*- i = 10; j = 'ss' print i+j #正确的写法是print str(i)+j,输出10ss
会产生一个异常:“TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'”。在BASIC等弱类型的语言中,上边的例子会正常运行并返回(虽然有时候是不可预期的)结果。
所以,我们说Python既是一种动态类型语言,同时也是一种强类型的语言,这点是和C#不同的地方。对于Python的这种变量的声明、定义和使 用方式,C#程序员可能要花一段时间去适应,不过相信你会很快就喜欢上它,因为它让事情变得更加简单(而且不会不安全)。而且,C# 4.0 已经开始用类似的方式定义和使用变量(通过在变量名前加关键字dynamic),如果你先学了Python变量,将能够更快的适应C# 4.0的动态编程特征。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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Il est impossible de terminer la conversion XML à PDF directement sur votre téléphone avec une seule application. Il est nécessaire d'utiliser les services cloud, qui peuvent être réalisés via deux étapes: 1. Convertir XML en PDF dans le cloud, 2. Accédez ou téléchargez le fichier PDF converti sur le téléphone mobile.

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Une application qui convertit le XML directement en PDF ne peut être trouvée car ce sont deux formats fondamentalement différents. XML est utilisé pour stocker des données, tandis que PDF est utilisé pour afficher des documents. Pour terminer la transformation, vous pouvez utiliser des langages de programmation et des bibliothèques telles que Python et ReportLab pour analyser les données XML et générer des documents PDF.

Il n'y a pas d'application qui peut convertir tous les fichiers XML en PDF car la structure XML est flexible et diversifiée. Le noyau de XML à PDF est de convertir la structure des données en une disposition de page, ce qui nécessite l'analyse du XML et la génération de PDF. Les méthodes courantes incluent l'analyse de XML à l'aide de bibliothèques Python telles que ElementTree et la génération de PDF à l'aide de la bibliothèque ReportLab. Pour le XML complexe, il peut être nécessaire d'utiliser des structures de transformation XSLT. Lorsque vous optimisez les performances, envisagez d'utiliser multithread ou multiprocesses et sélectionnez la bibliothèque appropriée.

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Utiliser la plupart des éditeurs de texte pour ouvrir des fichiers XML; Si vous avez besoin d'un affichage d'arbre plus intuitif, vous pouvez utiliser un éditeur XML, tel que Oxygen XML Editor ou XMLSPY; Si vous traitez les données XML dans un programme, vous devez utiliser un langage de programmation (tel que Python) et des bibliothèques XML (telles que XML.ETREE.ElementTree) pour analyser.
