Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Funktionen, Variablen und Debugging; Ich starte meine DS-, KI- und ML-Reise neu

Funktionen, Variablen und Debugging; Ich starte meine DS-, KI- und ML-Reise neu

Jan 04, 2025 pm 10:55 PM

Es hat mich immer begeistert, großartige Dinge zu bauen, und obwohl ich versucht habe, unauffällig zu lernen, ist es an der Zeit, die öffentliche Verantwortung zu nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Heute bespreche ich die Grundkonzepte von Python. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse, die ich gewonnen habe;

Ich fange an, tiefergehende Fragen zu stellen.

Warum funktioniert dieser Code nicht, wenn ich ihn auf diese Weise verändere? Solche Fragen zu stellen, obwohl ich das Problem trotzdem lösen werde, hat mir geholfen zu verstehen, wie Codeverarbeitungssysteme funktionieren, was für die Problemlösung relevant ist oder Debuggen.

Funktionen

Das sind im Grunde Codeblöcke, die eine bestimmte Aufgabe ausführen. Sie können sie später aufrufen, um ein Ergebnis anzuzeigen. Das folgende Beispiel zeigt eine Variable, x, die „awesome“ enthält. Das ist eine globale Variable.

Functions, variables, and debugging; Restarting my DS, AI & ML Journey

Ich habe eine Funktion, myfunc(), und eine weitere Variable x erstellt, dieses Mal mit „fantastic“. Dies ist eine lokale Variable, da sie sich innerhalb einer Funktion befindet. Wenn ich myfunc() aufrufe, wäre die Ausgabe „Python ist fantastisch“, aber wenn ich die integrierte Python-Funktion aufrufe, wäre die Ausgabe „Python ist großartig“, weil diese Funktion nicht in der vorherigen Funktion enthalten ist. Erstaunlich, richtigttt!

Es wird besser. Wenn ich innerhalb der definierten Funktion das Schlüsselwort global zu var x hinzufüge, löscht die integrierte Funktion die vorherige globale Variable und setzt die lokale Variable auf global.

Debuggen:

Ich habe herausgefunden, dass, wenn man „print“ als Funktion definiert und eine Codezeile für eine integrierte Druckfunktion hinzufügt, um ein Ergebnis anzuzeigen, und dann die erste Druckfunktion aufruft, eine Endlosschleife entsteht, in der „print“ sich selbst aufruft und immer wieder, was zu einem Rekursionsfehler führt. Das brachte mich dazu, mich zu fragen: Was würde den Aufrufvorgang eigentlich beenden, wenn es sich um einen normalen Code handelte und die Funktion anders war? Ich habe herausgefunden, dass es der integrierte Ausdruck ist, der für die Anzeige des Ergebnisses verantwortlich ist. Mein Experiment war also eine Endlosschleife, denn unmittelbar nachdem der integrierte Druck beendet wurde, ruft print() ihn erneut auf und der Prozess beginnt von vorne.

Puh! Im weiteren Verlauf werde ich übrigens auch Bücher über KI und ML lesen. Danke fürs Lesen.

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Polymorphismus in Pythonklassen Polymorphismus in Pythonklassen Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und ermöglicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen können übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Python -Funktionsargumente und Parameter Python -Funktionsargumente und Parameter Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, während Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ändern und die Lesbarkeit verbessern können. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs können die unsichere Anzahl von Parametern bewältigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Python `@classMethod` Dekorateur erklärte Python `@classMethod` Dekorateur erklärte Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ändern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse zählt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ändern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Was ist Listenschneide in Python? Was ist Listenschneide in Python? Jun 29, 2025 am 02:15 AM

ListsericinpythonextractSaportionofalistusingindices.1

Erklären Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Erklären Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als nächstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene Sätze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen großer Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

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Es gibt viele Möglichkeiten, zwei Listen zusammenzuführen, und die Auswahl des richtigen Weges kann die Effizienz verbessern. 1. Verwenden Sie das Spleißen der Nummer, um eine neue Liste zu generieren, z. B. List1 List2; 2. verwenden Sie die ursprüngliche Liste, z. B. list1 = list2; 3.. Verwenden Sie Extend () -Methoden, um in der ursprünglichen Liste zu arbeiten, z. B. List1.Ettend (List2); 4. Verwenden Sie die Nummer zum Auspacken und Zusammenführen (Python3.5), wie z. Verschiedene Methoden sind für unterschiedliche Szenarien geeignet, und Sie müssen basierend darauf auswählen, ob die Originalliste und die Python -Version geändert werden sollen.

Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

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