1.濫用縮進
錯誤：
Python 對縮進非常嚴格，早期，我不小心在代碼中混合了制表符和空格。
修復(fù)：
我將代碼編輯器配置為使用空格而不是制表符（每個縮進級別 4 個空格）。我還啟用了“顯示空白”選項，以盡早發(fā)現(xiàn)意外的格式錯誤。
經(jīng)驗教訓(xùn)：始終與您的縮進風(fēng)格保持一致。
2. 混淆可變和不可變數(shù)據(jù)類型
錯誤：
我嘗試修改一個元組，卻得到一個類型錯誤。后來，我無意中修改了一個列表，導(dǎo)致代碼出現(xiàn)意外行為。
修復(fù)：
我了解了可變（例如列表、字典）和不可變（例如元組、字符串）數(shù)據(jù)類型之間的區(qū)別。當我需要保持數(shù)據(jù)不變時，我開始使用元組或 freezeset。
經(jīng)驗教訓(xùn)：了解可變類型和不可變類型之間的區(qū)別，以避免意外后果。
3. 忘記初始化變量
錯誤：
我嘗試在給變量賦值之前使用它，這導(dǎo)致了名稱錯誤。
修復(fù)：
為了防止這種情況，我養(yǎng)成了在聲明變量時用默認值初始化變量的習(xí)慣。例如：
代替：
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
這樣做：
total = 0 print(total)
經(jīng)驗教訓(xùn)：在使用變量之前始終初始化它們。
4. 覆蓋內(nèi)置函數(shù)名稱
錯誤：
我在我的一個腳本中命名了一個變量列表，它覆蓋了 Python 的內(nèi)置列表函數(shù)。當我后來嘗試使用 list() 創(chuàng)建新列表時，這導(dǎo)致了問題。
修復(fù)：
我變得更加注意變量名稱，并避免使用與 Python 內(nèi)置函數(shù)沖突的名稱。像 linter 這樣的工具也幫助我在運行代碼之前發(fā)現(xiàn)這些錯誤。
經(jīng)驗教訓(xùn)：避免使用Python的保留字和內(nèi)置函數(shù)名作為變量名。
5. 不使用列表推導(dǎo)式
錯誤：
我使用了長的嵌套 for 循環(huán)來創(chuàng)建新列表，這使我的代碼更難以閱讀且效率較低。
修復(fù)：
我了解了列表推導(dǎo)式，并開始使用它們來編寫簡潔易讀的代碼。例如：
代替：
squared_numbers = []
for num in range(10):
squared_numbers.append(num ** 2)
這樣做：
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]
經(jīng)驗教訓(xùn)：采用列表推導(dǎo)式等 Pythonic 結(jié)構(gòu)，以獲得更清晰、更快的代碼。
6. 不使用 F 字符串進行字符串格式化
錯誤：
我使用了較舊的字符串格式化方法，例如 % 或 .format()，這些方法可讀性較差，有時容易出錯。
修復(fù)：
我改用 f 字符串以獲得更清晰、更直觀的格式。例如：
代替：
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
這樣做：
total = 0 print(total)
經(jīng)驗教訓(xùn)：F 字符串（Python 3.6 中引入）是可讀且高效的字符串格式的游戲規(guī)則改變者。
最后的想法
錯誤是學(xué)習(xí)的重要組成部分，尤其是在編程方面。雖然這些早期的失誤令人沮喪，但它們幫助我成長為一名 Python 開發(fā)人員。如果您剛剛開始，請記住接受您的錯誤 - 它們是成功的墊腳石。
初學(xué)者在編碼時犯過哪些錯誤？在下面的評論中分享您的經(jīng)驗！
以上是Python 中的常見錯誤以及如何修復(fù)它們的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python的unittest和pytest是兩種廣泛使用的測試框架，它們都簡化了自動化測試的編寫、組織和運行。1.二者均支持自動發(fā)現(xiàn)測試用例并提供清晰的測試結(jié)構(gòu)：unittest通過繼承TestCase類并以test\_開頭的方法定義測試；pytest則更為簡潔，只需以test\_開頭的函數(shù)即可。2.它們都內(nèi)置斷言支持：unittest提供assertEqual、assertTrue等方法，而pytest使用增強版的assert語句，能自動顯示失敗詳情。3.均具備處理測試準備與清理的機制：un
如何將Python用于數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作？
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pythonisidealfordataanalysisionduetonumpyandpandas.1）numpyExccelSatnumericalComputationswithFast，多dimensionalArraysAndRaysAndOrsAndOrsAndOffectorizedOperationsLikenp.sqrt（）
什么是動態(tài)編程技術(shù)，如何在Python中使用它們？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動態(tài)規(guī)劃（DP）通過將復(fù)雜問題分解為更簡單的子問題并存儲其結(jié)果以避免重復(fù)計算，來優(yōu)化求解過程。主要方法有兩種：1.自頂向下（記憶化）：遞歸分解問題，使用緩存存儲中間結(jié)果；2.自底向上（表格化）：從基礎(chǔ)情況開始迭代構(gòu)建解決方案。適用于需要最大/最小值、最優(yōu)解或存在重疊子問題的場景，如斐波那契數(shù)列、背包問題等。在Python中，可通過裝飾器或數(shù)組實現(xiàn)，并應(yīng)注意識別遞推關(guān)系、定義基準情況及優(yōu)化空間復(fù)雜度。
如何使用__ITER__和__NEXT __在Python中實現(xiàn)自定義迭代器？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
要實現(xiàn)自定義迭代器，需在類中定義__iter__和__next__方法。①__iter__方法返回迭代器對象自身，通常為self，以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境；②__next__方法控制每次迭代的值，返回序列中的下一個元素，當無更多項時應(yīng)拋出StopIteration異常；③需正確跟蹤狀態(tài)并設(shè)置終止條件，避免無限循環(huán)；④可封裝復(fù)雜邏輯如文件行過濾，同時注意資源清理與內(nèi)存管理；⑤對簡單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代，但需結(jié)合具體場景選擇合適方式。
Python編程語言及其生態(tài)系統(tǒng)的新興趨勢或未來方向是什么？
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Python的未來趨勢包括性能優(yōu)化、更強的類型提示、替代運行時的興起及AI/ML領(lǐng)域的持續(xù)增長。首先，CPython持續(xù)優(yōu)化，通過更快的啟動時間、函數(shù)調(diào)用優(yōu)化及擬議中的整數(shù)操作改進提升性能；其次，類型提示深度集成至語言與工具鏈，增強代碼安全性與開發(fā)體驗；第三，PyScript、Nuitka等替代運行時提供新功能與性能優(yōu)勢；最后，AI與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域持續(xù)擴張，新興庫推動更高效的開發(fā)與集成。這些趨勢表明Python正不斷適應(yīng)技術(shù)變化，保持其領(lǐng)先地位。
如何使用插座在Python中執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)編程？
Jun 20, 2025 am 12:56 AM
Python的socket模塊是網(wǎng)絡(luò)編程的基礎(chǔ)，提供低級網(wǎng)絡(luò)通信功能，適用于構(gòu)建客戶端和服務(wù)器應(yīng)用。要設(shè)置基本TCP服務(wù)器，需使用socket.socket()創(chuàng)建對象，綁定地址和端口，調(diào)用.listen()監(jiān)聽連接，并通過.accept()接受客戶端連接。構(gòu)建TCP客戶端需創(chuàng)建socket對象后調(diào)用.connect()連接服務(wù)器，再使用.sendall()發(fā)送數(shù)據(jù)和.recv()接收響應(yīng)。處理多個客戶端可通過1.線程：每次連接啟動新線程；2.異步I/O：如asyncio庫實現(xiàn)無阻塞通信。注意事
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