Python の初心者の間違いとその修正方法
1. インデントの誤用
間違い:
Python はインデントに厳密であり、初期の段階で誤ってコード内にタブとスペースを混ぜてしまいました。
修正:
タブの代わりにスペースを使用するようにコード エディターを設定しました (インデント レベルごとに 4 つのスペース)。また、偶発的な書式設定エラーを早期に検出するために、「空白を表示」オプションを有効にしました。
学んだ教訓: インデントのスタイルは常に一貫してください。
2. 混乱を招く可変データ型と不変データ型
間違い:
タプルを変更しようとしましたが、TypeError が発生しました。その後、意図せずに誤ってリストを変更してしまい、コードで予期しない動作が発生しました。
修正:
私は、可変データ型 (リスト、辞書など) と不変データ型 (タプル、文字列など) の区別を学びました。データを変更しないようにする必要がある場合は、タプルまたはフローズンセットを使い始めました。
学んだ教訓: 意図しない結果を避けるために、可変型と不変型の違いを理解してください。
3. 変数の初期化忘れ
間違い:
値を割り当てる前に変数を使用しようとしたため、NameError が発生しました。
修正:
これを防ぐために、私は変数を宣言するときにデフォルト値で初期化する習慣を採用しました。例:
代わりに:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
これを実行します:
total = 0 print(total)
学んだ教訓: 変数は使用する前に必ず初期化してください。
4. 組み込み関数名の上書き
間違い:
スクリプトの 1 つで変数リストに名前を付けたため、Python の組み込みリスト関数が上書きされました。これにより、後で list() を使用して新しいリストを作成しようとしたときに問題が発生しました。
修正:
変数名にもっと気を配るようになり、Python の組み込み関数と衝突する名前の使用を避けました。リンターなどのツールも、コードを実行する前にこれらの間違いを見つけるのに役立ちました。
得られた教訓: Python の予約語と組み込み関数名を変数名として使用することは避けてください。
5. リスト内包表記を使用しない
間違い:
新しいリストを作成するために長くネストされた for ループを使用していたため、コードが読みにくくなり、効率も低下しました。
修正:
私はリスト内包表記について学び、簡潔で読みやすいコードを作成するためにリスト内包表記を使用し始めました。例:
代わりに:
squared_numbers = [] for num in range(10): squared_numbers.append(num ** 2)
これを実行します:
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]
得られた教訓: リスト内包表記などの Python 構造を採用して、よりクリーンで高速なコードを実現します。
6. 文字列のフォーマットに F-String を使用しない
間違い:
% や .format() などの古い文字列書式設定メソッドを使用していましたが、これらは読みにくく、エラーが発生しやすいものでした。
修正:
よりクリーンで直感的な書式設定を行うために、f-string に切り替えました。例:
代わりに:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
これを実行します:
total = 0 print(total)
得られた教訓: F 文字列 (Python 3.6 で導入) は、読みやすく効率的な文字列フォーマットを実現する革新的なツールです。
最終的な考え
特にプログラミングに関しては、間違いは学習の重要な部分です。これらの初期の失敗はイライラさせられましたが、Python 開発者として私が成長するのに役立ちました。始めたばかりの場合は、失敗を受け入れることを忘れないでください。失敗は成功への足がかりです。
コーディング中に犯した初歩的な間違いは何ですか?以下のコメント欄であなたの経験を共有してください!
以上がPython の初心者の間違いとその修正方法の詳細内容です。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。

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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。

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。

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。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

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
