


Mengapa Adakah 'example = list(...)' Menyebabkan 'TypeError: 'list' Object Tidak Boleh Dipanggil' dalam Python?
Objek sebagai Nama: Mengapa "example = list(...)" Menyebabkan "TypeError: 'list' Object Is Not Callable"
Ralat yang membingungkan timbul apabila cuba menggunakan kod "example = list('easyhoss')" dalam sesi Python interaktif. Bertentangan dengan jangkaan tutorial bahawa "contoh" akan menjadi senarai, ia menghasilkan "TypeError: objek 'senarai' tidak boleh dipanggil."
Shadowing: The Puzzle Solver
Punca masalah ini terletak pada bayangan nama "senarai" terbina dalam. Pada mulanya, "senarai" merujuk kepada kelas terbina dalam. Walau bagaimanapun, apabila anda menetapkan nilai kepada "senarai", anda mencipta pembolehubah dengan nama itu merujuk pada contoh senarai.
Sebagai contoh, jika anda melaksanakan kod berikut:
example = list('easyhoss') list = list('abc') example = list('easyhoss') # Error: 'list' is now an instance
Anda dengan berkesan menukar maksud "senarai" daripada kelas kepada contoh. Ini menyebabkan Python mengutamakan contoh apabila mencari nama "senarai", yang membawa kepada "TypeError."
Ruang Nama dan Skop: Konsep Teras
Memahami ruang nama dan skop adalah penting untuk menyelesaikan isu ini. Python menyusun nama dan objek yang sepadan dalam ruang nama, yang pada asasnya adalah kamus.
Python mempunyai struktur ruang nama hierarki. Apabila mengakses nama, Python menyemak ruang nama tempatan terlebih dahulu. Jika nama tidak ditemui, ia naik ke ruang nama yang lebih tinggi seterusnya, berterusan sehingga ia kehabisan semua ruang nama dan membuang NameError. Fungsi dan kelas terbina dalam berada di ruang nama tertinggi, __builtins__.
Bayangan dan Penyelesaian: Satu Contoh
Pertimbangkan kod berikut:
example = list("abc") # Works fine list = list("abc") example = list("abc") # TypeError
Selepas memberikan nilai kepada "senarai," Python akan mencari "senarai" dalam tempatan ruang nama. Memandangkan ia menemui contoh di sana, ia tidak akan meneruskan ke ruang nama peringkat lebih tinggi, mengakibatkan ralat.
Mengelakkan Perangkap: Amalan Terbaik
Untuk mengelakkan bayangan dan memastikan kefungsian yang betul, adalah dinasihatkan untuk menggunakan IDE yang menyerlahkan pembayang nama. Selain itu, elakkan daripada menetapkan semula nama terbina dalam, kerana ia bertujuan untuk dikongsi dan boleh diakses sepanjang program.
Penerokaan Selanjutnya: Kelas, Kejadian dan Boleh Dipanggil
Jika anda ingin mendalami kelas, kejadian dan boleh panggil, rujuk dokumentasi untuk penjelasan menyeluruh.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Adakah 'example = list(...)' Menyebabkan 'TypeError: 'list' Object Tidak Boleh Dipanggil' dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
