변수를 생성하고 해당 변수를 참조로 사용하면 혼란이 발생할 수 있는 이유는 무엇입니까?
소개
Python 스크립트에서 동일한 논리를 사용하여 다양한 HTML 문자열을 테스트하고 싶었습니다. 내 접근 방식은 범위를 반복하여 HTML 문자열 변수의 여러 인스턴스를 생성하는 것이었지만 예상대로 작동하지 않았습니다.
# DO NOT DO THIS for i in range(1, 5): html = f"html{i}" soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") print('----', soup)
내가 관찰한 동작은 형식화된 문자열 f"html{i}"가 해석되는 방식 때문입니다. 내 코드에서 f"html{i}"는 html1, html2 등으로 명명된 변수의 내용이 아닌 "html1", "html2", "html3" 및 "html4" 리터럴로 평가됩니다.
Python은 f"html{i}"를 html1 또는 html2와 같이 이름이 동적으로 생성되는 변수 값으로 자동으로 바꾸지 않습니다. 대신 문자열을 접두사 "html"과 그 뒤에 오는 i 값으로 구성된 고정 패턴으로 평가합니다.
미리 정의된 변수 html1, html2 등의 콘텐츠를 사용하려면 해당 값을 명시적으로 검색해야 합니다. 예를 들어 사전을 사용하여 문자열 이름을 실제 콘텐츠에 매핑합니다.
이를 보여주는 예는 다음과 같습니다.
from bs4 import BeautifulSoup # Define the variables html1 = "Test 1" html2 = "Test 2" html3 = "Test 3" html4 = "Test 4" # Store them in a dictionary for easy access html_dict = { "html1": html1, "html2": html2, "html3": html3, "html4": html4 } # Iterate and process each html content for i in range(1, 5): key = f"html{i}" html = html_dict[key] soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") print('----', soup)
설명:
-
변수 정의:
- html1, html2, html3, html4는 구문 분석하려는 콘텐츠로 정의됩니다.
-
변수 조회 사전:
- html_dict는 문자열 이름을 해당 내용에 매핑하기 위해 생성됩니다.
-
키 반복:
- 루프는 "html1"부터 "html4"까지의 키를 생성합니다.
- key = f"html{i}"는 키를 구성합니다.
- html = html_dict[key]는 키와 관련된 콘텐츠를 검색합니다.
-
분석 및 인쇄:
- BeautifulSoup을 사용하여 HTML 콘텐츠를 구문 분석합니다.
- 파싱된 내용을 인쇄합니다.
산출:
---- Test 1 ---- Test 2 ---- Test 3 ---- Test 4
이 접근 방식은 반복 인덱스를 기반으로 변수의 내용에 동적으로 액세스하고 의도한 내용을 올바르게 인쇄합니다.
위 내용은 변수를 생성하고 해당 변수를 참조로 사용하면 혼란이 발생할 수 있는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
