Python を学習する際に避けるべき 4 つのよくある間違い

#Python は初心者にとって優れた言語ですが、だからといって間違いが許されないわけではありません。特に、プログラミング学習の初期段階では、技術的には正しいが、スタイル的には不十分なコードを作成するのが簡単です。

コードを学ぶ場合は、しっかりと学ぶことが重要です。学術界でも産業界でも、コードの品質は重要です。これはあなただけでなく、コードを読み続けて使用するすべての人に影響を与えます。おそらくもっと利己的なことですが、採用の見通しにも影響を与える可能性があります。

この記事では、Python プログラマーの入門者が犯しやすい 4 つの間違いについて説明します。これらの落とし穴を学ぶことは、Python を始めたばかりの私にとって非常に役に立ちました。そして、あなたにも役立つことを願っています。 ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃はじめましょう。

ブール条件文

これは、初心者レベルのプログラマが犯すよくある間違いです。これは、コードをツールとして使用するだけなので、正式なプログラミングの背景を持たない初心者のプログラマーが犯す間違いでもあります。データサイエンティストの皆さん、私はあなたたちを見ています。

Python の条件ステートメントは便利ですが、必ずしも必要というわけではありません。これは、チェックしている条件に既にブール値 (true または false) が含まれている場合に特に当てはまります。

簡単な例で説明しましょう。データセットがクリーンアップされたかどうかを判断するコードを作成するとします。幸いなことに、コードベースには、これを追跡する is_data_clean という便利な変数が含まれています。私たちがしなければならないのは、それをチェックして正しい値を返すことだけです。

最初の試みとして、次のようなものを書くかもしれません:

def a_function():
if is_data_clean == True:
return True
else:
return False

これはすでに機能していますが、これである必要はありません。複雑。問題がわかりますか?よく見て。

変数 is_data_clean はすでにブール値であるため、返す必要がある値がすでに含まれています。コードはそれが True かどうかをチェックして True を返し、True でない場合 (False を意味する)、コードは False を返します。無駄なチェックが多いだけです。

関数内のコードを 1 行に減らすことができます。

def a_function():
return is_data_clean

はるかに優れています。

手動合計、平均化、またはその他の組み込み操作

Python には、ほとんどの人が思っているよりも多くの組み込み機能があります。いまだにループを使用して合計を手動で計算している人が多すぎます。

Python で数値のリストがある場合、次のように合計を計算してはいけません:

total = 0
for num in numbers_list:
total += num

組み込みの関数を使用してください。代わりにシーク そして関数:

total

最小値または最大値が必要ですか?この世界では、次のようなコードを記述することが禁止されているわけではありません:

import math
minimum = math.inf # 从最高可能值开始
for number in numbers_list:
if number < minimum:
minimum = number

これはコンピューター サイエンスの原理の入門コースではなく、これは現実の世界です。車輪の再発明をやめて、組み込みの min 関数と max 関数を使用してください:

minimum = min(numbers_list)
maximum

組み込み関数の完全なリストについては、Python ドキュメントを参照してくださいボーナス: 組み込み関数技術的に組み込まれていない関数。

一部の機能は見つけるのが難しいですが、それはそれらを見つけなくてもよいという意味ではありません。

たとえば、数値列の平均が必要な場合 (これは繰り返し起こるテーマだとお感じになるかもしれません)、以下の最初のコード スニペットを使用することもできますが、次の 2 つを使用する必要があります。

# 片段 1：不要这样做！
total = 0
for num in numbers_list:
total += num
avg = total / len(numbers_list)

# 片段 2：这样做！
import numpy as np
avg = np.mean(numbers_list)

通常、Python はモジュールで便利な関数を提供します。必要なモジュールを見つけて関数をインポートするには追加の作業が必要になる場合がありますが、それだけの価値は十分にあります。

覚えておいてください — Python はシンプルさと読みやすさがすべてです。組み込み関数はあなたの友達です。人間の友人とは異なり、彼らは決して失望しません。

不做无意义的事情

在我教授的一门 Python 入门课程中，学生的第一个项目是编写一个简单的决策算法。 这主要是一个条件练习，要求学生定义一个问题和相关的评分系统，以确定某人有资格回答这个问题的可能性。

例如，有人可能会问，“我应该成为一名数据科学家吗？” 然后，该算法可能包含以下问题，所有这些问题都会根据答案从最终输出分数中增加或减少：

• 我是否有兴趣使用数据来深入了解世界？
• 我愿意学习 Python 吗？
• 我喜欢与多学科团队合作吗？

等等。

在编写算法的过程中，许多学生意识到在某些情况下，他们根本不想对总分做任何事情。 例如，他们可能会决定，如果有人愿意学习 Python，那么他们的总分会增加 10 分，但如果他们不愿意，则分数保持不变。

大多数学生使用以下代码实现它：

# willing_to_lean 是一些基于用户输入的预定义变量
if willing_to_learn:
score += 10
else:
score += 0

这是什么都不做的经典案例。 让我们分解一下 Python 在看到代码行 score += 0 时必须执行的所有操作：

• 它需要查找变量 score 的值。
• 它需要将 0 添加到该值。 这需要调用加法函数，传入两个参数（当前值和 0），并计算输出。
• 将 score 变量重新分配给新值（显然是相同的）。

所有这些代码什么都不做。

当然，这对计算机来说不是很大的工作量，也不会对代码的效率产生任何有意义的影响。 也就是说，它毫无意义，而且有些不干净，这是优秀 Python 代码所不具备的特征。

更好的解决方案是使用 Python 的 pass 关键字，它实际上告诉 Python 什么都不做，继续前进。 它填充了一行不需要的代码，但如果完全留空就会出错。 我们甚至可以添加一点评论以提供进一步的清晰度：

if willing_to_learn:
score += 10
else:
pass # 保持分数不变

更干净、更清晰、更 Pythonic。

单一的条件变得疯狂

条件语句可以说是标准编程中最强大和一致的结构之一。 第一次学习它时，很容易忽略一个重要的微妙之处。

当我们要检查两个或多个条件时，就会出现这种情况。 例如，假设我们正在审查一项调查，以获取以下三种形式之一的回答：“Yes”、“No”或“Maybe”。

早期的 Python 程序员通常使用以下两种方式之一对此进行编码：

# 可能 1
if response == "Yes":
# do something
if response == "No":
# do something
if response == "Maybe":
# do something

# 可能 2
if response == "Yes":
# do something
elif response == "No":
# do something
else:
# do something

在这种情况下，这两个代码片段实际上是相同的。 它们的行为方式相同，理解起来并不特别混乱，并且它们实现了预期的目标。 当人们错误地认为上面的两个结构总是等价时，问题就出现了。

这是错误的。 上面的第二个代码片段是由多个部分组成的单个条件表达式，而第一个代码片段由三个独立的条件表达式组成，尽管它们看起来是相互关联的。

为什么这很重要？ 因为每当 Python 看到一个全新的 if 关键字（即一个新的条件表达式开始）时，它就会检查关联的条件。 另一方面，如果当前条件表达式中的先前条件不满足，Python 只会输入 elif 或 else 条件。

让我们看一个例子，看看为什么这很重要。 假设我们需要编写代码，根据学生在某项作业中的分数给他们打分。 我们在Python 文件中写入以下代码：

score = 76

print("SNIPPET 1")
print()

if score < 100:
print('A')
elif score < 90:
print('B')
elif score < 80:
print('C')
elif score < 70:
print('D')
else:
print('F')

print()
print("SNIPPET 2")
print()

if score < 100:
print('A')
if score < 90:
print('B')
if score < 80:
print('C')
if score < 70:
print('D')
if score < 60:
print('F')

运行此代码输出以下内容：

SNIPPET 1
A
SNIPPET 2
A
B
C

你看得到差别吗？ 在第二种情况下，我们得到了意想不到的输出。 为什么？ 因为 Python 将每个 if 语句作为一个新的条件来读取，所以如果一个分数恰好小于多个数字检查，则会为所有这些打印出相应的字母等级。

现在，有多种方法可以使用多个 if 语句； 例如，我们可以让条件检查范围而不仅仅是上限。 这个例子的重点不是争论一个例子优于另一个例子（尽管为了清楚起见，我个人倾向于使用 elif 和 else），而只是为了说明它们是不一样的。

确保你明白这一点。

最后的想法和回顾

这是您的 Python 初学者备忘单：

1. 当您可以简单地直接返回布尔值时，不要为布尔值设置不必要的条件。
2. 内置函数是您最好的朋友。
3. 如果您需要告诉 Python 什么都不做，请使用 pass 关键字。
4. 确保正确构造条件表达式，理解 if 、 elif 和 else 关键字的含义。

你决定学习 Python 真是太好了——我向你保证，这门语言会对你很好。

以上がPython を学習する際に避けるべき 4 つのよくある間違いの詳細内容です。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。