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內(nèi)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(shè)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(shū)式設(shè)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。
學(xué)んだ教訓(xùn): インデントのスタイルは常に一貫してください。
2. 混亂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(dòng)作が発生しました。
修正:
私は、可変データ型 (リスト、辭書(shū)など) と不変データ型 (タプル、文字列など) の區(qū)別を?qū)Wびました。データを変更しないようにする必要がある場(chǎng)合は、タプルまたはフローズンセットを使い始めました。
學(xué)んだ教訓(xùn): 意図しない結(jié)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. 変數(shù)の初期化忘れ
間違い:
値を割り當(dāng)てる前に変數(shù)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、私は変數(shù)を宣言するときにデフォルト値で初期化する習(xí)慣を採(cǎi)用しました。例:
代わりに:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
これを?qū)g行します:
total = 0 print(total)
學(xué)んだ教訓(xùn): 変數(shù)は使用する前に必ず初期化してください。
4. 組み込み関數(shù)名の上書(shū)き
間違い:
スクリプトの 1 つで変數(shù)リストに名前を付けたため、Python の組み込みリスト関數(shù)が上書(shū)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(wèn)題が発生しました。
修正:
変數(shù)名にもっと気を配るようになり、Python の組み込み関數(shù)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?qū)g行する前にこれらの間違いを見(jiàn)つけるのに役立ちました。
得られた教訓(xùn): Python の予約語(yǔ)と組み込み関數(shù)名を変數(shù)名として使用することは避けてください。
5. リスト內(nèi)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(zhǎng)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:
私はリスト內(nèi)包表記について學(xué)び、簡(jiǎn)潔で読みやすいコードを作成するためにリスト內(nèi)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?qū)g行します:
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]
得られた教訓(xùn): リスト內(nèi)包表記などの Python 構(gòu)造を採(cǎi)用して、よりクリーンで高速なコードを?qū)g現(xiàn)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(shū)式設(shè)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(shū)式設(shè)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?qū)g行します:
total = 0 print(total)
得られた教訓(xùn): F 文字列 (Python 3.6 で導(dǎo)入) は、読みやすく効率的な文字列フォーマットを?qū)g現(xiàn)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、間違いは學(xué)習(xí)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(kāi)発者として私が成長(zhǎng)するのに役立ちました。始めたばかりの場(chǎng)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(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動(dòng)テストをどのように促進(jìn)しますか？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythonの不適格でPytestは、自動(dòng)テストの書(shū)き込み、整理、および実行を簡(jiǎn)素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動(dòng)発見(jiàn)をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡(jiǎn)潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動(dòng)的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un
Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
動(dòng)的なプログラミング技術(shù)とは何ですか？また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動(dòng)的プログラミング（DP）は、複雑な問(wèn)題をより単純なサブ問(wèn)題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：?jiǎn)栴}を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問(wèn)題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問(wèn)題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。
__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無(wú)限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
Pythonプログラミング言語(yǔ)とそのエコシステムの新たな傾向または將來(lái)の方向性は何ですか？
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Pythonの將來(lái)の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長(zhǎng)が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話(huà)の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開(kāi)発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語(yǔ)とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやN(xiāo)uitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書(shū)館はより効率的な開(kāi)発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。
ソケットを使用してPythonでネットワークプログラミングを?qū)g行するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Pythonのソケットモジュールは、クライアントおよびサーバーアプリケーションの構(gòu)築に適した低レベルのネットワーク通信機(jī)能を提供するネットワークプログラミングの基礎(chǔ)です?；镜膜蔜CPサーバーを設(shè)定するには、Socket.Socket（）を使用してオブジェクトを作成し、アドレスとポートをバインドし、.listen（）を呼び出して接続をリッスンし、.accept（）を介してクライアント接続を受け入れる必要があります。 TCPクライアントを構(gòu)築するには、ソケットオブジェクトを作成し、.connect（）を呼び出してサーバーに接続する必要があります。次に、.sendall（）を使用してデータと.recv（）を送信して応答を受信します。複數(shù)のクライアントを処理するには、1つを使用できます。スレッド：接続するたびに新しいスレッドを起動(dòng)します。 2。非同期I/O：たとえば、Asyncioライブラリは非ブロッキング通信を?qū)g現(xiàn)できます。注意すべきこと
Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書(shū)き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開(kāi)発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書(shū)きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonでリストをスライスするにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:51 AM
Pythonリストスライスに対するコアの答えは、[start：end：step]構(gòu)文をマスターし、その動(dòng)作を理解することです。 1.リストスライスの基本形式はリスト[start：end：step]です。ここで、開(kāi)始は開(kāi)始インデックス（含まれています）、endはend index（含まれていません）、ステップはステップサイズです。 2。デフォルトで開(kāi)始を省略して、0から開(kāi)始を開(kāi)始し、デフォルトで終了して終了し、デフォルトでステップを1に省略します。 3。my_list[：n]を使用して最初のnアイテムを取得し、my_list [-n：]を使用して最後のnアイテムを取得します。 4.ステップを使用して、my_list [:: 2]などの要素をスキップして、均一な數(shù)字と負(fù)のステップ値を取得できます。 5.一般的な誤解には、終了インデックスが含まれません
