Petua untuk melihat jenis data dalam Python
Untuk mengetahui cara melihat jenis data dalam Python, anda memerlukan contoh kod khusus
Dalam Python, jenis data ialah konsep yang sangat penting. Memahami jenis data boleh membantu kami memproses dan memanipulasi data dengan lebih baik. Selalunya, kita perlu melihat jenis data pembolehubah atau nilai untuk mengendalikannya dengan betul semasa menulis kod. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa cara untuk melihat jenis data dalam Python dan memberikan contoh kod khusus.
Kaedah 1: Gunakan fungsi type()
Dalam Python, anda boleh menggunakan fungsi type() terbina dalam untuk menyemak jenis data pembolehubah atau nilai. Fungsi type() mengembalikan objek yang mewakili jenis data. Berikut ialah kod sampel:
x = 5 print(type(x)) # 输出<class 'int'> y = 3.14 print(type(y)) # 输出<class 'float'> z = "Hello, world!" print(type(z)) # 输出<class 'str'>
Kaedah 2: Gunakan fungsi isinstance()
Selain menggunakan fungsi type(), kita juga boleh menggunakan fungsi isinstance() untuk menentukan sama ada sesuatu objek ialah jenis data tertentu. Fungsi isinstance() menerima dua parameter Parameter pertama ialah objek yang akan dinilai, dan parameter kedua ialah jenis data. Ia mengembalikan nilai Boolean yang menunjukkan sama ada objek adalah daripada jenis data yang ditentukan. Berikut ialah kod contoh:
x = 5 print(isinstance(x, int)) # 输出True y = 3.14 print(isinstance(y, float)) # 输出True z = "Hello, world!" print(isinstance(z, str)) # 输出True
Kaedah 3: Gunakan atribut __class__
Dalam Python, setiap objek mempunyai atribut __class__ khas, yang menghala ke kelas di mana objek itu berada Dengan mengakses atribut ini, kita boleh mendapatkan Jenis data daripada objek itu. Berikut ialah kod sampel:
x = 5 print(x.__class__) # 输出<class 'int'> y = 3.14 print(y.__class__) # 输出<class 'float'> z = "Hello, world!" print(z.__class__) # 输出<class 'str'>
Kaedah 4: Gunakan nilai pulangan fungsi type() dan jenis data terbina dalam
Dalam Python, terdapat beberapa jenis data terbina dalam yang biasa digunakan, dan semuanya boleh diperolehi melalui nilai pulangan fungsi type() judge. Berikut ialah contoh kod untuk beberapa jenis data terbina dalam biasa dan kaedah pertimbangannya:
x = 5 print(type(x) == int) # 输出True y = 3.14 print(type(y) == float) # 输出True z = "Hello, world!" print(type(z) == str) # 输出True a = [1, 2, 3] print(type(a) == list) # 输出True b = (1, 2, 3) print(type(b) == tuple) # 输出True c = {"name": "John", "age": 30} print(type(c) == dict) # 输出True d = {"apple", "banana", "cherry"} print(type(d) == set) # 输出True
Melalui contoh kod di atas, kita boleh belajar menggunakan fungsi type(), fungsi isinstance(), atribut __class__ dan data terbina dalam jenis untuk melihat jenis data Python. Memahami kaedah jenis data adalah sangat penting untuk menulis kod Python yang cekap Ia boleh membantu kami mengelakkan ralat jenis dan memilih kaedah operasi yang sesuai. Saya harap artikel ini dapat membantu anda dan menjadikan anda lebih selesa dalam pengaturcaraan Python.
Atas ialah kandungan terperinci Petua untuk melihat jenis data 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

Dengan cekap memproses data pitorch pada sistem CentOS, langkah-langkah berikut diperlukan: Pemasangan Ketergantungan: Kemas kini pertama sistem dan pasang Python3 dan PIP: Sudoyumupdate-iSudoyumStallpython3-Isudoyumstallpython3-y Konfigurasi Persekitaran Maya (disyorkan): Gunakan Conda untuk membuat dan mengaktifkan persekitaran maya baru, contohnya: condacreate-n

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
