Python が「TypeError: 'list' object is not callable」エラーをスローするのはなぜですか?
「TypeError: 'list' object is not callable」エラーについて
assign example = list('easyhoss') とすると、「TypeError: 'list' object is not callable」という謎のエラーが発生する可能性があります。この不可解な問題は、組み込みリスト クラスのインスタンスによる予期せぬ置換に起因します。
クラスとインスタンスの接続の探索
変数の宣言による exampleそれに list('easyhoss') の結果を代入すると、文字 'e'、'a'、 「s」、「y」、「h」、「o」、「s」、「s」。ただし、コードの前半で list = list('abc') を使用したときに list がそれ自体のインスタンスに再割り当てされたため、エラーが発生します。
スコープと名前空間の移動
Python は名前空間を利用して、クラスや関数を含むオブジェクト名を管理します。変数にアクセスしようとすると、インタプリタはローカルの名前空間を検索し、変数が見つかるか NameError が発生するまで階層を徐々に上っていきます。組み込み関数とクラスは、高レベルの名前空間 __builtins__ に存在します。
名前空間シャドウイングの結果
モジュールの名前空間で list という名前の変数を定義すると、次のようになります。基本的には組み込みリスト クラスをシャドウイングしました。その結果、list を再定義した後に list('easyhoss') を呼び出そうとすると、インタプリタは、意図したクラスではなくインスタンスを呼び出すものとして解釈します。これは、ローカルに定義されたリスト変数が優先されるためです。
名前空間のシャドウイングの回避
このような名前空間の競合を防ぐには、ビルドされた変数と競合する変数名の使用を避けることをお勧めします。 -in 識別子。 CPython の組み込み関数とクラスは、__builtin__ モジュールのドキュメントにリストされています。あるいは、Python プラグインを使用して、PyCharm や Atom などの統合開発環境 (IDE) の機能を活用することもできます。これらのプラグインでは、エラー回避に役立つ名前空間のシャドウイングが強調表示されることがよくあります。
呼び出し可能オブジェクトとインスタンスについて
組み込みリストは、新しいリスト インスタンスを作成するために呼び出すことができるクラスです。逆に、インスタンス自体を呼び出すことができない場合もあります。したがって、インスタンス リストで list('easyhoss') を呼び出そうとすると (リストを再定義した後に発生することになります)、クラスのインスタンスは呼び出し可能ではないため、このエラーが発生します。
以上がPython が「TypeError: 'list' object is not callable」エラーをスローするのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
