


Problème d'argument par défaut de classe Python Classe Python
L'utilisation d'objets mutables comme paramètres par défaut conduira à un comportement inattendu, car les paramètres par défaut ne sont évalués qu'une fois que la fonction est définie, ce qui donne plusieurs appels pour partager le même objet; La bonne façon consiste à en utiliser aucune comme valeur par défaut et à l'initialiser dans la fonction; Cette règle est également applicable à __init__ dans les méthodes de classe. Par exemple: 1. La mauvaise façon d'écrire add_item (item, my_list = []) partagera la liste; 2. La bonne façon d'écrire my_list = Aucun et attribuez des valeurs dans la fonction; 3. La méthode __init__ de la classe doit également éviter l'écriture de données = [], utilisez des données = aucune à la place et les initialiser en interne.
Lors de la rédaction de classes dans Python, de nombreuses personnes tomberont dans un piège: en utilisant des objets mutables comme valeurs par défaut dans les paramètres de fonction, et le comportement des résultats est inattendu . Ce problème est le plus courant dans les définitions de fonctions à l'aide de types mutables tels que list
et dict
en tant que paramètres par défaut, tels que:

def add_item (item, my_list = []): my_list.append (item) Renvoie ma_list
Ça a l'air bien, mais vous essayez de l'appeler plusieurs fois de suite:

print (add_item (1)) # [1] print (add_item (2)) # [1, 2] ← Quelle est la situation?
Pourquoi cela se produit-il? Comment l'éviter? Voici quelques points à expliquer clairement.
Les paramètres par défaut ne sont évalués qu'une seule fois lorsqu'ils sont définis
Les fonctions par défaut de Python ne sont pas régénérées à chaque fois qu'elles sont appelées, mais sont créées lorsque la fonction est définie. C'est-à-dire:

def func (a = []): ...
Ici, a
est le même objet de liste. Si aucun argument n'est passé chaque fois que la fonction est appelée, elle continuera de fonctionner sur cette liste "partagée".
Il s'agit en fait d'une caractéristique de la conception des langues, mais il ne se conforme pas à l'intuition de la plupart des gens, il est donc devenu un "piège" classique.
Correction: utiliser aucun comme valeur par défaut, puis l'initialiser
Pour éviter ce problème, la pratique standard consiste à définir le paramètre par défaut sur None
, puis à juger et à attribuer des valeurs à l'intérieur de la fonction:
def add_item (item, my_list = aucun): Si ma_list n'est aucune: my_list = [] my_list.append (item) Renvoie ma_list
De cette façon, une nouvelle liste vide sera créée à chaque fois qu'elle s'appelle, et elle n'interférera pas entre elles.
Conseils: cette méthode d'écriture ne s'applique pas seulement à
list
, mais aussi à d'autres types de variables tels quedict
etset
.
Ce problème devrait également être prêté attention dans les méthodes de classe
Non seulement des fonctions ordinaires, mais aussi des erreurs peuvent se produire dans les méthodes de classe. Par exemple:
Classe MyClass: def __init __ (self, data = []): self.data = données
Si vous avez deux instances sans data
, leur self.data
pointe en fait la même liste:
a = myClass () b = myClass () a.data.append (1) imprimer (b.data) # [1] ← Quelque chose s'est mal passé
La solution est toujours la même routine:
Classe MyClass: def __init __ (self, data = aucun): Si les données ne sont aucune: data = [] self.data = données
Résume comment faire
- N'utilisez pas
list
,dict
et d'autres objets variables comme paramètres par défaut - Remplacer par
None
, puis attribuer des valeurs initiales dans le corps de la fonction - Ceci est également important pour faire attention à la méthode
__init__
de la classe. - Si vous ne savez pas si le code écrit par d'autres a ce problème, il est préférable de vérifier les paramètres par défaut
Fondamentalement, c'est tout. Pas compliqué, mais facile à ignorer.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Cet article a sélectionné plusieurs sites Web de projet "finis" Python et des portails de ressources d'apprentissage "Blockbuster" de haut niveau pour vous. Que vous recherchiez l'inspiration de développement, l'observation et l'apprentissage du code source au niveau de la maîtrise ou que vous amélioriez systématiquement vos capacités pratiques, ces plateformes ne sont pas manquées et peuvent vous aider à devenir un maître Python rapidement.

Pour commencer avec Quantum Machine Learning (QML), l'outil préféré est Python et des bibliothèques telles que Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum ou Pytorchquantum doivent être installées; Familiarisez-vous ensuite avec le processus en exécutant des exemples, tels que l'utilisation de Pennylane pour construire un réseau neuronal quantique; Ensuite, implémentez le modèle en fonction des étapes de la préparation des ensembles de données, du codage des données, de la construction de circuits quantiques paramétriques, de la formation Classic Optimizer, etc.; Dans le combat réel, vous devez éviter de poursuivre des modèles complexes depuis le début, en faisant attention aux limitations matérielles, en adoptant des structures de modèles hybrides et en se référant continuellement aux derniers documents et documents officiels à suivre le développement.

Utilisez Sub-Process.run () pour exécuter en toute sécurité les commandes de shell et la sortie de capture. Il est recommandé de transmettre des paramètres dans les listes pour éviter les risques d'injection; 2. Lorsque les caractéristiques du shell sont nécessaires, vous pouvez définir Shell = True, mais méfiez-vous de l'injection de commande; 3. Utilisez un sous-processus.popen pour réaliser le traitement de sortie en temps réel; 4. SET CHECK = TRUE pour lancer des exceptions lorsque la commande échoue; 5. Vous pouvez appeler directement des chaînes pour obtenir la sortie dans un scénario simple; Vous devez donner la priorité à Sub-Process.run () dans la vie quotidienne pour éviter d'utiliser OS.System () ou les modules obsolètes. Les méthodes ci-dessus remplacent l'utilisation du noyau de l'exécution des commandes shell dans Python.

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les côtés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Pour maîtriser Python Web Crawlers, vous devez saisir trois étapes de base: 1. Utilisez les demandes pour lancer une demande, obtenir du contenu de la page Web via la méthode GET, faire attention à la définition d'en-têtes, gérer les exceptions et se conformer à robots.txt; 2. Utilisez BeautifulSoup ou XPath pour extraire les données. Le premier convient à l'analyse simple, tandis que le second est plus flexible et adapté aux structures complexes; 3. Utilisez du sélénium pour simuler les opérations du navigateur pour le contenu de chargement dynamique. Bien que la vitesse soit lente, elle peut faire face à des pages complexes. Vous pouvez également essayer de trouver une interface API de site Web pour améliorer l'efficacité.

Les listes de chaînes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en chaînes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en chaînes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la chaîne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant «SQLServer» pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que «ODBCDriver17 pour SQLServer»; 4. Paramètres clés de la chaîne de connexion

Utilisez httpx.asyncclient pour initier efficacement les demandes HTTP asynchrones. 1. 2. Combiner asyncio.gather à se combiner avec Asyncio.gather peut considérablement améliorer les performances, et le temps total est égal à la demande la plus lente; 3. Prise en charge des en-têtes personnalisés, des paramètres d'authentification, de base_url et de délai d'expiration; 4. Peut envoyer des demandes de poste et transporter des données JSON; 5. Faites attention pour éviter de mélanger le code asynchrone synchrone. Le support proxy doit prêter attention à la compatibilité back-end, ce qui convient aux robots ou à l'agrégation API et à d'autres scénarios.
