Làm thế nào để bạn tìm thấy tên biến của một đối tượng trong python?

Sử dụng tên là một trợ giúp tuyệt vời khi bạn luôn thao tác với đồ vật hoặc đồ vật. Một số điều rất đơn giản, chẳng hạn như số 9. Một số phức tạp hơn, chẳng hạn như từ điển. Tôi có thể cho tên Nana vào số 9 và tên Bill vào từ điển của mình. Bạn có thể đặt cho mọi thứ (gần như) bất kỳ tên nào bạn muốn. Bạn thậm chí có thể đặt tên cho sự kết hợp của mọi thứ. Ví dụ: nếu tôi dán một quả chuối vào vỏ máy tính xách tay của mình để tạo ra một thứ mới, tôi có thể đặt tên cho sáng tạo hợp thời trang mới đó là Banalaptop. Những thứ riêng lẻ cũng có thể được đặt tên;

Show

Một số trình sửa lỗi cho Python được mô tả bên dưới và chức năng tích hợp sẵn

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
15 cho phép bạn truy cập vào bất kỳ trình gỡ lỗi nào trong số chúng

Mô-đun pdb là trình gỡ lỗi chế độ bảng điều khiển đơn giản nhưng đầy đủ cho Python. Nó là một phần của thư viện Python tiêu chuẩn và là

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
16. Bạn cũng có thể viết trình gỡ lỗi của riêng mình bằng cách sử dụng mã cho pdb làm ví dụ

Môi trường phát triển tương tác IDLE, là một phần của bản phân phối Python tiêu chuẩn (thường có sẵn dưới dạng Công cụ/tập lệnh/idle3), bao gồm trình gỡ lỗi đồ họa

PythonWin là một IDE Python bao gồm trình gỡ lỗi GUI dựa trên pdb. Trình gỡ lỗi PythonWin tô màu các điểm dừng và có khá nhiều tính năng thú vị như gỡ lỗi các chương trình không phải PythonWin. PythonWin có sẵn như là một phần của dự án pywin32 và là một phần của bản phân phối ActivePython

Eric là một IDE được xây dựng trên PyQt và thành phần chỉnh sửa Scintilla

trepan3k là trình gỡ lỗi giống như gdb

Visual Studio Code là một IDE với các công cụ sửa lỗi tích hợp với phần mềm kiểm soát phiên bản

Có một số IDE Python thương mại bao gồm trình gỡ lỗi đồ họa. Chúng bao gồm

  • cánh IDE

  • IDE Komodo

  • PyCharm

Có công cụ nào giúp tìm lỗi hoặc thực hiện phân tích tĩnh không?¶

Đúng

Pylint và Pyflakes thực hiện kiểm tra cơ bản sẽ giúp bạn bắt lỗi sớm hơn

Trình kiểm tra kiểu tĩnh như Mypy, Pyre và Pytype có thể kiểm tra gợi ý kiểu trong mã nguồn Python

Làm cách nào tôi có thể tạo tệp nhị phân độc lập từ tập lệnh Python?¶

Bạn không cần khả năng biên dịch mã Python thành mã C nếu tất cả những gì bạn muốn là một chương trình độc lập mà người dùng có thể tải xuống và chạy mà không cần phải cài đặt bản phân phối Python trước. Có một số công cụ xác định tập hợp các mô-đun mà chương trình yêu cầu và liên kết các mô-đun này với nhau bằng mã nhị phân Python để tạo ra một tệp thực thi duy nhất

Một là sử dụng công cụ đóng băng, được bao gồm trong cây nguồn Python dưới dạng Tools/freeze. Nó chuyển đổi mã byte Python thành mảng C;

Nó hoạt động bằng cách quét đệ quy nguồn của bạn để tìm các câu lệnh nhập (ở cả hai dạng) và tìm kiếm các mô-đun trong đường dẫn Python chuẩn cũng như trong thư mục nguồn (đối với các mô-đun tích hợp). Sau đó, nó biến mã byte cho các mô-đun được viết bằng Python thành mã C (bộ khởi tạo mảng có thể được biến thành các đối tượng mã bằng cách sử dụng mô-đun marshal) và tạo một tệp cấu hình tùy chỉnh chỉ chứa các mô-đun dựng sẵn đó thực sự được sử dụng trong . Sau đó, nó biên dịch mã C được tạo và liên kết nó với phần còn lại của trình thông dịch Python để tạo thành một tệp nhị phân độc lập hoạt động chính xác như tập lệnh của bạn

Các gói sau đây có thể giúp tạo các tệp thực thi giao diện điều khiển và GUI

  • Nuitka (Đa nền tảng)

  • PyInstaller (Đa nền tảng)

  • PyOxidizer (Đa nền tảng)

  • cx_Freeze (Đa nền tảng)

  • py2app (chỉ dành cho macOS)

  • py2exe (chỉ dành cho Windows)

Có các tiêu chuẩn mã hóa hoặc hướng dẫn phong cách cho các chương trình Python không?¶

Đúng. Kiểu mã hóa cần thiết cho các mô-đun thư viện tiêu chuẩn được ghi lại là PEP 8

Ngôn ngữ cốt lõi¶

Why am I getting an UnboundLocalError when the variable has a value?¶

It can be a surprise to get the

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
17 in previously working code when it is modified by adding an assignment statement somewhere in the body of a function

This code

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10

hoạt động, nhưng mã này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1

results in an

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
17

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

This is because when you make an assignment to a variable in a scope, that variable becomes local to that scope and shadows any similarly named variable in the outer scope. Since the last statement in foo assigns a new value to

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19, the compiler recognizes it as a local variable. Consequently when the earlier
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
20 attempts to print the uninitialized local variable and an error results

In the example above you can access the outer scope variable by declaring it global

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10

This explicit declaration is required in order to remind you that (unlike the superficially analogous situation with class and instance variables) you are actually modifying the value of the variable in the outer scope

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
0

You can do a similar thing in a nested scope using the

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
21 keyword

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
2

What are the rules for local and global variables in Python?¶

In Python, variables that are only referenced inside a function are implicitly global. If a variable is assigned a value anywhere within the function’s body, it’s assumed to be a local unless explicitly declared as global

Though a bit surprising at first, a moment’s consideration explains this. On one hand, requiring

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
22 for assigned variables provides a bar against unintended side-effects. On the other hand, if
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
22 was required for all global references, you’d be using
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
22 all the time. You’d have to declare as global every reference to a built-in function or to a component of an imported module. This clutter would defeat the usefulness of the
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
22 declaration for identifying side-effects

Why do lambdas defined in a loop with different values all return the same result?¶

Assume you use a for loop to define a few different lambdas (or even plain functions), e. g

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
7

This gives you a list that contains 5 lambdas that calculate

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
26. You might expect that, when called, they would return, respectively,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
27,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
28,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
29,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
30, and
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
31. However, when you actually try you will see that they all return
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
31

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
5

This happens because

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 is not local to the lambdas, but is defined in the outer scope, and it is accessed when the lambda is called — not when it is defined. At the end of the loop, the value of
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 is
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
29, so all the functions now return
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
36, i. e.
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
31. You can also verify this by changing the value of
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 and see how the results of the lambdas change

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
2

In order to avoid this, you need to save the values in variables local to the lambdas, so that they don’t rely on the value of the global

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
4

Here,

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
40 creates a new variable
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
41 local to the lambda and computed when the lambda is defined so that it has the same value that
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 had at that point in the loop. This means that the value of
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
41 will be
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
27 in the first lambda,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
28 in the second,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
46 in the third, and so on. Therefore each lambda will now return the correct result

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
0

Note that this behaviour is not peculiar to lambdas, but applies to regular functions too

How do I share global variables across modules?¶

The canonical way to share information across modules within a single program is to create a special module (often called config or cfg). Just import the config module in all modules of your application; the module then becomes available as a global name. Because there is only one instance of each module, any changes made to the module object get reflected everywhere. For example

config. py

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
1

chế độ. py

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
2

main. py

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
3

Lưu ý rằng việc sử dụng một mô-đun cũng là cơ sở để triển khai mẫu thiết kế đơn lẻ, vì lý do tương tự

"Các phương pháp hay nhất" để sử dụng tính năng nhập trong một mô-đun là gì?¶

Nói chung, không sử dụng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
47. Làm như vậy sẽ làm lộn xộn không gian tên của trình nhập và khiến những kẻ lừa đảo khó phát hiện ra các tên không xác định hơn nhiều

Nhập các mô-đun ở đầu tệp. Làm như vậy sẽ làm rõ những mô-đun khác mà mã của bạn yêu cầu và tránh các câu hỏi liệu tên mô-đun có nằm trong phạm vi hay không. Sử dụng một lần nhập trên mỗi dòng giúp dễ dàng thêm và xóa các lần nhập mô-đun, nhưng sử dụng nhiều lần nhập trên mỗi dòng sẽ sử dụng ít không gian màn hình hơn

Đó là cách thực hành tốt nếu bạn nhập các mô-đun theo thứ tự sau

  1. mô-đun thư viện tiêu chuẩn – e. g.

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    48,
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    49,
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    50,
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    51

  2. mô-đun thư viện của bên thứ ba (bất kỳ thứ gì được cài đặt trong thư mục gói trang web của Python) – e. g.

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    52,
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    53,
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    54

  3. các mô-đun được phát triển tại địa phương

Đôi khi cần phải di chuyển quá trình nhập vào một hàm hoặc lớp để tránh các sự cố với quá trình nhập tuần hoàn. Gordon McMillan nói

Circular imports are fine where both modules use the “import ” form of import. They fail when the 2nd module wants to grab a name out of the first (“from module import name”) and the import is at the top level. That’s because names in the 1st are not yet available, because the first module is busy importing the 2nd.

Trong trường hợp này, nếu mô-đun thứ hai chỉ được sử dụng trong một chức năng, thì quá trình nhập có thể dễ dàng được chuyển sang chức năng đó. Vào thời điểm quá trình nhập được gọi, mô-đun đầu tiên sẽ khởi tạo xong và mô-đun thứ hai có thể thực hiện quá trình nhập của nó

Cũng có thể cần phải di chuyển các mục nhập ra khỏi cấp mã cao nhất nếu một số mô-đun dành riêng cho nền tảng. Trong trường hợp đó, thậm chí có thể không nhập được tất cả các mô-đun ở đầu tệp. Trong trường hợp này, nhập đúng mô-đun trong mã dành riêng cho nền tảng tương ứng là một lựa chọn tốt

Chỉ di chuyển quá trình nhập vào phạm vi cục bộ, chẳng hạn như bên trong định nghĩa hàm, nếu cần giải quyết vấn đề như tránh nhập vòng tròn hoặc đang cố gắng giảm thời gian khởi tạo mô-đun. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích nếu nhiều lần nhập là không cần thiết tùy thuộc vào cách chương trình thực thi. Bạn cũng có thể muốn chuyển các mục nhập vào một chức năng nếu các mô-đun chỉ được sử dụng trong chức năng đó. Lưu ý rằng việc tải mô-đun lần đầu tiên có thể tốn kém do khởi tạo mô-đun một lần, nhưng tải mô-đun nhiều lần hầu như miễn phí, chỉ tốn một vài lần tra cứu từ điển. Ngay cả khi tên mô-đun vượt ra ngoài phạm vi, thì mô-đun đó vẫn có sẵn trong

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
55

Tại sao các giá trị mặc định được chia sẻ giữa các đối tượng?¶

Loại lỗi này thường cắn các lập trình viên mới vào nghề. Hãy xem xét chức năng này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
4

Lần đầu tiên bạn gọi chức năng này,

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
56 chứa một mục duy nhất. Lần thứ hai,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
56 chứa hai mục bởi vì khi
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
58 bắt đầu thực thi,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
56 bắt đầu với một mục đã có trong đó

Người ta thường mong đợi rằng một lệnh gọi hàm sẽ tạo các đối tượng mới cho các giá trị mặc định. Đây không phải là những gì xảy ra. Giá trị mặc định được tạo chính xác một lần, khi chức năng được xác định. Nếu đối tượng đó bị thay đổi, giống như từ điển trong ví dụ này, các lần gọi hàm tiếp theo sẽ tham chiếu đến đối tượng đã thay đổi này

Theo định nghĩa, các đối tượng bất biến như số, chuỗi, bộ dữ liệu và

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60 sẽ an toàn trước sự thay đổi. Các thay đổi đối với các đối tượng có thể thay đổi như từ điển, danh sách và thể hiện của lớp có thể dẫn đến nhầm lẫn

Do tính năng này, nên thực hành lập trình tốt là không sử dụng các đối tượng có thể thay đổi làm giá trị mặc định. Thay vào đó, hãy sử dụng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60 làm giá trị mặc định và bên trong hàm, kiểm tra xem tham số có phải là
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60 hay không và tạo một danh sách/từ điển mới/bất cứ thứ gì nếu đó là. Ví dụ, không viết

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
5

nhưng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
6

Tính năng này có thể hữu ích. Khi bạn có một hàm tốn nhiều thời gian để tính toán, một kỹ thuật phổ biến là lưu vào bộ nhớ đệm các tham số và giá trị kết quả của mỗi lệnh gọi hàm, đồng thời trả về giá trị đã lưu trong bộ nhớ cache nếu giá trị tương tự được yêu cầu lại. Điều này được gọi là "ghi nhớ", và có thể được thực hiện như thế này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
7

Bạn có thể sử dụng biến toàn cục chứa từ điển thay vì giá trị mặc định;

Làm cách nào để chuyển các tham số từ khóa hoặc tùy chọn từ hàm này sang hàm khác?¶

Thu thập các đối số bằng cách sử dụng các chỉ định

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
63 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
64 trong danh sách tham số của hàm; . Sau đó, bạn có thể chuyển các đối số này khi gọi một hàm khác bằng cách sử dụng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
63 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
64

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
8

Sự khác biệt giữa đối số và tham số là gì?¶

Tham số được xác định bằng tên xuất hiện trong định nghĩa hàm, trong khi đối số là giá trị . Tham số xác định loại đối số mà một hàm có thể chấp nhận. Ví dụ, đưa ra định nghĩa hàm.

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
9

foo, bar và kwargs là các tham số của

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
67. Tuy nhiên, khi gọi
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
67 chẳng hạn

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
0

các giá trị

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
69,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
70 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
71 là các đối số

Tại sao thay đổi danh sách 'y' cũng thay đổi danh sách 'x'?¶

Nếu bạn đã viết mã như

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
1

bạn có thể thắc mắc tại sao việc thêm một phần tử vào

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
72 lại thay đổi cả
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19

Có hai yếu tố tạo ra kết quả này

  1. Các biến chỉ đơn giản là tên tham chiếu đến các đối tượng. Thực hiện

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    74 không tạo ra một bản sao của danh sách – nó tạo ra một biến mới
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    72 đề cập đến cùng một đối tượng mà
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    19 đề cập đến. Điều này có nghĩa là chỉ có một đối tượng (danh sách) và cả
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    19 và
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    72 đều đề cập đến nó

  2. Danh sách có thể thay đổi , nghĩa là bạn có thể thay đổi nội dung của chúng.

Sau khi gọi đến

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
79, nội dung của đối tượng có thể thay đổi đã thay đổi từ
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
80 thành
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
81. Vì cả hai biến đều đề cập đến cùng một đối tượng, sử dụng một trong hai tên sẽ truy cập giá trị đã sửa đổi
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
81

Thay vào đó, nếu chúng ta gán một đối tượng bất biến cho

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
2

ta thấy trong trường hợp này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
72 không còn bằng nhau nữa. Điều này là do các số nguyên bất biến và khi chúng tôi thực hiện
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
86, chúng tôi sẽ không thay đổi int
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
87 bằng cách tăng giá trị của nó; . Sau phép gán này, chúng ta có hai đối tượng (ints
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
88 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
87) và hai biến tham chiếu đến chúng (
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 bây giờ tham chiếu đến
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
88 nhưng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
72 vẫn tham chiếu đến
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
87).

Một số thao tác (ví dụ

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
97 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
98) làm thay đổi đối tượng, trong khi các thao tác bề ngoài tương tự (ví dụ
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
99 và
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
00) tạo ra một đối tượng mới. Nói chung trong Python (và trong mọi trường hợp trong thư viện chuẩn), một phương thức thay đổi một đối tượng sẽ trả về
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60 để giúp tránh nhầm lẫn hai loại hoạt động. Vì vậy, nếu bạn viết nhầm
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
98 vì nghĩ rằng nó sẽ cung cấp cho bạn một bản sao được sắp xếp của
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
72, thì thay vào đó, bạn sẽ kết thúc bằng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60, điều này có thể khiến chương trình của bạn tạo ra một lỗi dễ chẩn đoán

Tuy nhiên, có một loại hoạt động trong đó cùng một hoạt động đôi khi có các hành vi khác nhau với các loại khác nhau. toán tử gán tăng cường. Ví dụ:

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
05 thay đổi danh sách nhưng không thay đổi bộ dữ liệu hoặc int (
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
06 tương đương với
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
07 và thay đổi
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
08, trong khi
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
09 và
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
10 tạo đối tượng mới)

Nói cách khác

  • Nếu chúng ta có một đối tượng có thể thay đổi (

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    11,
    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    12,
    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    13, v.v. ), chúng ta có thể sử dụng một số thao tác cụ thể để thay đổi nó và tất cả các biến tham chiếu đến nó sẽ thấy sự thay đổi

  • Nếu chúng ta có một đối tượng bất biến (

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    14,
    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    15,
    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    16, v.v. ), tất cả các biến tham chiếu đến nó sẽ luôn nhìn thấy cùng một giá trị, nhưng các hoạt động chuyển đổi giá trị đó thành một giá trị mới luôn trả về một đối tượng mới

Nếu bạn muốn biết hai biến có tham chiếu đến cùng một đối tượng hay không, bạn có thể sử dụng toán tử

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
17 hoặc hàm có sẵn
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
14

Làm cách nào để viết một hàm có tham số đầu ra (gọi theo tham chiếu)?¶

Hãy nhớ rằng các đối số được truyền bằng phép gán trong Python. Vì phép gán chỉ tạo các tham chiếu đến các đối tượng, nên không có bí danh giữa tên đối số trong trình gọi và callee, và do đó không có tham chiếu theo từng cuộc gọi. Bạn có thể đạt được hiệu quả mong muốn theo một số cách

  1. Bằng cách trả về một bộ kết quả

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    3

    Đây hầu như luôn là giải pháp rõ ràng nhất

  2. Bằng cách sử dụng các biến toàn cục. Điều này không an toàn cho luồng và không được khuyến nghị

  3. Bằng cách chuyển một đối tượng có thể thay đổi (có thể thay đổi tại chỗ)

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    4

  4. Bằng cách chuyển vào một từ điển bị biến đổi

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    5

  5. Hoặc gói các giá trị trong một thể hiện của lớp

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    6

    Hầu như không bao giờ có một lý do chính đáng để làm cho điều này trở nên phức tạp

Lựa chọn tốt nhất của bạn là trả về một bộ chứa nhiều kết quả

Làm thế nào để bạn tạo một hàm bậc cao hơn trong Python?¶

Bạn có hai sự lựa chọn. bạn có thể sử dụng phạm vi lồng nhau hoặc bạn có thể sử dụng các đối tượng có thể gọi được. Ví dụ: giả sử bạn muốn xác định

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
19 trả về hàm
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
20 tính toán giá trị
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
21. Sử dụng phạm vi lồng nhau

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
7

Hoặc sử dụng một đối tượng có thể gọi được

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
8

Trong cả hai trường hợp,

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
9

đưa ra một đối tượng có thể gọi được trong đó

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
22

Cách tiếp cận đối tượng có thể gọi được có nhược điểm là chậm hơn một chút và dẫn đến mã dài hơn một chút. Tuy nhiên, lưu ý rằng một tập hợp các callable có thể chia sẻ chữ ký của chúng thông qua kế thừa

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
0

Đối tượng có thể đóng gói trạng thái cho một số phương thức

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
1

Ở đây ________ 623, ________ 624 và ________ 625 đóng vai trò như các hàm chia sẻ cùng một biến đếm

Làm cách nào để sao chép một đối tượng trong Python?¶

Nói chung, hãy thử

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
26 hoặc
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
27 cho trường hợp chung. Không phải tất cả các đối tượng có thể được sao chép, nhưng hầu hết có thể

Một số đối tượng có thể được sao chép dễ dàng hơn. Từ điển có một phương thức

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
28

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
2

Trình tự có thể được sao chép bằng cách cắt

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
3

Làm cách nào tôi có thể tìm thấy các phương thức hoặc thuộc tính của một đối tượng?¶

Đối với một thể hiện

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 của một lớp do người dùng định nghĩa,
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
30 trả về một danh sách được sắp xếp theo thứ tự bảng chữ cái gồm các tên có chứa các thuộc tính và phương thức của thể hiện cũng như các thuộc tính được xác định bởi lớp của nó

Làm cách nào mã của tôi có thể khám phá tên của một đối tượng?¶

Nói chung là không thể, bởi vì các đối tượng không thực sự có tên. Về cơ bản, phép gán luôn gắn tên với giá trị; . Hãy xem xét đoạn mã sau

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
4

Có thể cho rằng lớp có một tên. mặc dù nó được liên kết với hai tên và được gọi thông qua tên

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
33, cá thể đã tạo vẫn được báo cáo là một cá thể của lớp
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
34. Tuy nhiên, không thể nói tên của đối tượng là
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
35 hay
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
36, vì cả hai tên đều được ràng buộc với cùng một giá trị

Nói chung, mã của bạn không cần thiết phải “biết tên” của các giá trị cụ thể. Trừ khi bạn đang cố tình viết các chương trình hướng nội, đây thường là dấu hiệu cho thấy việc thay đổi cách tiếp cận có thể có lợi

trong comp. lang thang. trăn, Fredrik Lundh đã từng đưa ra một phép loại suy tuyệt vời để trả lời cho câu hỏi này

Giống như cách bạn lấy tên của con mèo mà bạn tìm thấy trên hiên nhà của mình. bản thân con mèo (đối tượng) không thể cho bạn biết tên của nó và nó cũng không thực sự quan tâm – vì vậy cách duy nhất để biết nó được gọi là gì là hỏi tất cả những người hàng xóm (không gian tên) của bạn xem đó có phải là con mèo (đối tượng) của họ không…

…. và đừng ngạc nhiên nếu bạn thấy rằng nó được biết đến với nhiều tên hoặc không có tên nào cả

Điều gì xảy ra với quyền ưu tiên của toán tử dấu phẩy?¶

Dấu phẩy không phải là toán tử trong Python. Hãy xem xét phiên này

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
5

Vì dấu phẩy không phải là toán tử, mà là dấu phân cách giữa các biểu thức, phần trên được đánh giá như thể bạn đã nhập

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
6

không phải

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
7

Điều này cũng đúng với các toán tử gán khác nhau (

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
37,
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
05, v.v.). Chúng không thực sự là toán tử mà là dấu phân cách cú pháp trong câu lệnh gán

Có tương đương với C's không?. ” toán tử bậc ba?¶

Có, có. Cú pháp như sau

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
8

Trước khi cú pháp này được giới thiệu trong Python 2. 5, một thành ngữ phổ biến là sử dụng các toán tử logic

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
9

Tuy nhiên, thành ngữ này không an toàn vì nó có thể cho kết quả sai khi on_true có giá trị boolean sai. Do đó, tốt hơn hết là sử dụng biểu mẫu

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
39

Có thể viết các dòng một lớp bị xáo trộn bằng Python không?¶

Đúng. Thông thường, điều này được thực hiện bằng cách lồng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
40 vào trong
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
40. Xem ba ví dụ sau, được điều chỉnh một chút từ Ulf Bartelt

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
00

Đừng thử điều này ở nhà, trẻ em

Dấu gạch chéo (/) trong danh sách tham số của hàm có nghĩa là gì?¶

Dấu gạch chéo trong danh sách đối số của hàm biểu thị rằng các tham số trước nó chỉ là vị trí. Tham số chỉ vị trí là những tham số không có tên có thể sử dụng bên ngoài. Khi gọi một hàm chỉ chấp nhận các tham số chỉ vị trí, các đối số được ánh xạ tới các tham số chỉ dựa trên vị trí của chúng. Ví dụ,

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
42 là một chức năng chỉ chấp nhận các tham số vị trí. Tài liệu của nó trông như thế này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
01

Dấu gạch chéo ở cuối danh sách tham số có nghĩa là cả hai tham số đều chỉ có vị trí. Do đó, gọi

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
42 với đối số từ khóa sẽ dẫn đến lỗi

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
02

Số và chuỗi¶

Làm cách nào để chỉ định số nguyên thập lục phân và bát phân?¶

Để chỉ định một chữ số bát phân, hãy đặt trước giá trị bát phân bằng số 0, sau đó là chữ "o" viết thường hoặc viết hoa. Ví dụ: để đặt biến “a” thành giá trị bát phân “10” (8 ở dạng thập phân), hãy nhập

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
03

Hệ thập lục phân thật dễ dàng. Chỉ cần đặt trước số thập lục phân bằng số 0, sau đó là chữ "x" viết thường hoặc viết hoa. Các chữ số thập lục phân có thể được chỉ định bằng chữ thường hoặc chữ hoa. Ví dụ, trong trình thông dịch Python

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
04

Tại sao -22 // 10 trả về -3?¶

Nó chủ yếu được thúc đẩy bởi mong muốn rằng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
44 có cùng dấu hiệu với
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
45. Nếu bạn muốn điều đó, và cũng muốn

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
05

sau đó phép chia số nguyên phải trả về sàn. C cũng yêu cầu giữ danh tính đó, và sau đó các trình biên dịch cắt bớt

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
46 cần làm cho
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
44 có cùng dấu với
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
48

Có rất ít trường hợp sử dụng thực tế cho

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
44 khi
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
45 là số âm. Khi
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
45 dương, có rất nhiều và hầu như tất cả chúng đều hữu ích hơn cho
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
44 là
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
53. Nếu bây giờ đồng hồ chỉ 10 giờ thì 200 giờ trước nó chỉ mấy giờ?

Làm cách nào để nhận thuộc tính int theo nghĩa đen thay vì SyntaxError?¶

Cố gắng tra cứu thuộc tính chữ

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
15 theo cách thông thường sẽ cho kết quả là
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
57 vì dấu chấm được xem là dấu thập phân

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
06

Giải pháp là tách chữ khỏi dấu chấm bằng dấu cách hoặc dấu ngoặc đơn

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
07

Làm cách nào để chuyển đổi một chuỗi thành một số?¶

Đối với số nguyên, hãy sử dụng hàm tạo kiểu

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
58 tích hợp sẵn, e. g.
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
59. Tương tự,
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
60 chuyển thành dấu phẩy động, e. g.
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
61

Theo mặc định, chúng diễn giải số dưới dạng số thập phân, do đó,

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
62 đúng và
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
63 tăng
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
64.
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
65 lấy cơ sở để chuyển đổi từ làm đối số tùy chọn thứ hai, vì vậy
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
66. Nếu cơ sở được chỉ định là 0, số được diễn giải bằng quy tắc của Python. một '0o' hàng đầu biểu thị bát phân và '0x' biểu thị một số hex

Không sử dụng chức năng tích hợp sẵn

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
67 nếu tất cả những gì bạn cần là chuyển đổi chuỗi thành số.
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
67 sẽ chậm hơn đáng kể và có nguy cơ bảo mật. ai đó có thể chuyển cho bạn một biểu thức Python có thể có tác dụng phụ không mong muốn. Ví dụ: ai đó có thể vượt qua
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
69 sẽ xóa thư mục chính của bạn

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
67 cũng có tác dụng diễn giải các số dưới dạng biểu thức Python, do đó e. g.
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
71 đưa ra lỗi cú pháp vì Python không cho phép '0' đứng đầu trong số thập phân (ngoại trừ '0')

Làm cách nào để chuyển đổi một số thành một chuỗi?¶

Để chuyển đổi, e. g. , số

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
72 thành chuỗi
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
73, sử dụng hàm tạo kiểu có sẵn
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
74. Nếu bạn muốn biểu diễn hệ thập lục phân hoặc bát phân, hãy sử dụng các hàm tích hợp sẵn
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
75 hoặc
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
76. Để định dạng ưa thích, hãy xem phần Chuỗi ký tự được định dạngCú pháp chuỗi định dạng . g.
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
77 sản lượng
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
78 và
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
79 sản lượng
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
80.

Làm cách nào để sửa đổi một chuỗi tại chỗ?¶

Bạn không thể, bởi vì các chuỗi là bất biến. Trong hầu hết các trường hợp, bạn chỉ cần tạo một chuỗi mới từ các phần khác nhau mà bạn muốn lắp ráp nó từ đó. Tuy nhiên, nếu bạn cần một đối tượng có khả năng sửa đổi dữ liệu unicode tại chỗ, hãy thử sử dụng đối tượng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
81 hoặc mô-đun
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
82

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
08

Làm cách nào để sử dụng chuỗi để gọi các hàm/phương thức?¶

Có nhiều kỹ thuật khác nhau

  • Tốt nhất là sử dụng một từ điển ánh xạ các chuỗi thành các hàm. Ưu điểm chính của kỹ thuật này là các chuỗi không cần khớp với tên của các hàm. Đây cũng là kỹ thuật chính được sử dụng để mô phỏng cấu trúc trường hợp

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    09

  • Sử dụng chức năng tích hợp sẵn

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    83

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    20

    Lưu ý rằng

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    83 hoạt động trên bất kỳ đối tượng nào, bao gồm các lớp, thể hiện của lớp, mô-đun, v.v.

    Điều này được sử dụng ở một số nơi trong thư viện tiêu chuẩn, như thế này

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    21

  • Sử dụng

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    85 để phân giải tên hàm

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    22

Có cách nào tương đương với hàm chomp() của Perl để xóa các dòng mới ở cuối chuỗi không?¶

Bạn có thể sử dụng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
86 để xóa tất cả các lần xuất hiện của bất kỳ dấu kết thúc dòng nào khỏi cuối chuỗi
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
87 mà không xóa khoảng trắng ở cuối khác. Nếu chuỗi
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
87 đại diện cho nhiều hơn một dòng, với một số dòng trống ở cuối, các dấu kết thúc dòng cho tất cả các dòng trống sẽ bị xóa

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
23

Vì điều này thường chỉ được mong muốn khi đọc văn bản từng dòng một, nên sử dụng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
89 theo cách này hoạt động tốt

Có scanf() hoặc sscanf() tương đương không?¶

Không phải như vậy

Để phân tích cú pháp đầu vào đơn giản, cách tiếp cận đơn giản nhất thường là chia dòng thành các từ được phân tách bằng khoảng trắng bằng cách sử dụng phương pháp

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
90 của đối tượng chuỗi, sau đó chuyển đổi chuỗi thập phân thành giá trị số bằng cách sử dụng
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
58 hoặc
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
60.
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
90 hỗ trợ tham số “sep” tùy chọn, hữu ích nếu dòng sử dụng thứ gì đó không phải khoảng trắng làm dấu phân cách

Để phân tích cú pháp đầu vào phức tạp hơn, các biểu thức chính quy mạnh hơn

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
94 của C và phù hợp hơn cho tác vụ

Lỗi 'UnicodeDecodeError' hoặc 'UnicodeEncodeError' nghĩa là gì?¶

Xem HƯỚNG DẪN Unicode .

Màn biểu diễn¶

Chương trình của tôi quá chậm. Tôi làm cách nào để tăng tốc?¶

Đó là một khó khăn, nói chung. Đầu tiên, đây là danh sách những điều cần nhớ trước khi đi sâu hơn

  • Đặc điểm hiệu suất khác nhau giữa các triển khai Python. Câu hỏi thường gặp này tập trung vào CPython .

  • Hành vi có thể khác nhau giữa các hệ điều hành, đặc biệt là khi nói về I/O hoặc đa luồng

  • Bạn phải luôn tìm các điểm nóng trong chương trình của mình trước khi cố gắng tối ưu hóa bất kỳ mã nào (xem mô-đun

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    95)

  • Viết tập lệnh điểm chuẩn sẽ cho phép bạn lặp lại nhanh chóng khi tìm kiếm các cải tiến (xem mô-đun

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    96)

  • Bạn nên có phạm vi mã tốt (thông qua thử nghiệm đơn vị hoặc bất kỳ kỹ thuật nào khác) trước khi có khả năng giới thiệu hồi quy ẩn trong các tối ưu hóa tinh vi

Điều đó đang được nói, có rất nhiều thủ thuật để tăng tốc mã Python. Dưới đây là một số nguyên tắc chung cần thiết để đạt được mức hiệu suất chấp nhận được

  • Làm cho thuật toán của bạn nhanh hơn (hoặc thay đổi thành thuật toán nhanh hơn) có thể mang lại lợi ích lớn hơn nhiều so với việc cố gắng rải các thủ thuật tối ưu hóa vi mô lên toàn bộ mã của bạn

  • Sử dụng đúng cấu trúc dữ liệu. Nghiên cứu tài liệu về Các loại tích hợp sẵn và mô-đun

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    97.

  • Khi thư viện tiêu chuẩn cung cấp một nguyên mẫu để thực hiện điều gì đó, thì có khả năng (mặc dù không được đảm bảo) sẽ nhanh hơn bất kỳ giải pháp thay thế nào mà bạn có thể nghĩ ra. Điều này hoàn toàn đúng đối với các nguyên thủy được viết bằng C, chẳng hạn như nội trang và một số loại tiện ích mở rộng. Ví dụ: đảm bảo sử dụng phương thức tích hợp sẵn của

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    98 hoặc hàm
    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
    
    99 có liên quan để thực hiện sắp xếp (và xem phần Sắp xếp CÁCH để biết ví dụ về .

  • Sự trừu tượng hóa có xu hướng tạo ra sự gián tiếp và buộc trình thông dịch phải làm việc nhiều hơn. Nếu mức độ gián tiếp lớn hơn số lượng công việc hữu ích được thực hiện, chương trình của bạn sẽ chậm hơn. Bạn nên tránh sự trừu tượng quá mức, đặc biệt là dưới dạng các hàm hoặc phương thức nhỏ (cũng thường gây bất lợi cho khả năng đọc)

Nếu bạn đã đạt đến giới hạn mà Python thuần túy có thể cho phép, sẽ có những công cụ giúp bạn tiến xa hơn. Ví dụ: Cython có thể biên dịch phiên bản mã Python được sửa đổi một chút thành phần mở rộng C và có thể được sử dụng trên nhiều nền tảng khác nhau. Cython có thể tận dụng quá trình biên dịch (và các chú thích loại tùy chọn) để làm cho mã của bạn nhanh hơn đáng kể so với khi diễn giải. Nếu tự tin vào kỹ năng lập trình C của mình, bạn cũng có thể viết mô-đun mở rộng C cho mình.

Xem thêm

Trang wiki dành cho mẹo hiệu suất

Cách hiệu quả nhất để nối nhiều chuỗi lại với nhau là gì?¶

Các đối tượng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
14 và
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
01 là bất biến, do đó việc nối nhiều chuỗi lại với nhau sẽ không hiệu quả vì mỗi lần nối tạo ra một đối tượng mới. Trong trường hợp chung, tổng chi phí thời gian chạy là bậc hai trong tổng độ dài chuỗi

Để tích lũy nhiều đối tượng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
14, thành ngữ được đề xuất là đặt chúng vào một danh sách và gọi
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
03 ở cuối

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
24

(một thành ngữ hiệu quả hợp lý khác là sử dụng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
81)

Để tích lũy nhiều đối tượng

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
01, thành ngữ được khuyến nghị là mở rộng đối tượng
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
06 bằng cách sử dụng phép nối tại chỗ (toán tử
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
05)

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
25

Trình tự (Bộ dữ liệu/Danh sách)¶

Làm cách nào để chuyển đổi giữa các bộ dữ liệu và danh sách?¶

Hàm tạo kiểu

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
08 chuyển đổi bất kỳ chuỗi nào (thực tế là bất kỳ có thể lặp lại nào) thành một bộ có cùng các mục theo cùng một thứ tự

Ví dụ:

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
09 mang lại
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
10 và
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
11 mang lại
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
12. Nếu đối số là một bộ, thì nó không tạo một bản sao mà trả về cùng một đối tượng, vì vậy sẽ rẻ hơn khi gọi
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
13 khi bạn không chắc chắn rằng một đối tượng đã là một bộ

Hàm tạo kiểu

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
14 chuyển đổi bất kỳ chuỗi nào hoặc có thể lặp lại thành một danh sách có cùng các mục theo cùng một thứ tự. Ví dụ:
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
15 mang lại
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
16 và
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
17 mang lại
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
18. Nếu đối số là một danh sách, nó sẽ tạo một bản sao giống như
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
19

Chỉ số âm là gì?¶

Chuỗi Python được lập chỉ mục với số dương và số âm. Đối với các số dương 0 là chỉ số đầu tiên 1 là chỉ số thứ hai, v.v. Đối với các chỉ số âm -1 là chỉ số cuối cùng và -2 là chỉ số áp chót (kế tiếp đến cuối cùng), v.v. Hãy nghĩ về

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
20 giống như
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
21

Sử dụng chỉ số âm có thể rất thuận tiện. Ví dụ:

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
22 là tất cả của chuỗi ngoại trừ ký tự cuối cùng của nó, rất hữu ích để xóa dòng mới ở cuối chuỗi

Làm cách nào để lặp lại một chuỗi theo thứ tự ngược lại?¶

Sử dụng chức năng tích hợp sẵn

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
23

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
26

Điều này sẽ không chạm vào trình tự ban đầu của bạn, nhưng tạo một bản sao mới với thứ tự đảo ngược để lặp lại

Làm cách nào để loại bỏ các mục trùng lặp khỏi danh sách?¶

Xem Sách dạy nấu ăn Python để biết một cuộc thảo luận dài về nhiều cách để thực hiện việc này

https. //mã số. trạng thái kích hoạt. com/công thức nấu ăn/52560/

Nếu bạn không ngại sắp xếp lại danh sách, hãy sắp xếp nó rồi quét từ cuối danh sách, xóa các mục trùng lặp khi bạn thực hiện

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
27

Nếu tất cả các phần tử của danh sách có thể được sử dụng làm khóa thiết lập (i. e. tất cả chúng đều có thể băm ) điều này thường nhanh hơn

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
28

Điều này chuyển đổi danh sách thành một tập hợp, do đó loại bỏ các bản sao và sau đó quay lại danh sách

Làm cách nào để xóa nhiều mục khỏi danh sách¶

Như với việc loại bỏ các bản sao, lặp lại rõ ràng ngược lại với điều kiện xóa là một khả năng. Tuy nhiên, sẽ dễ dàng và nhanh hơn khi sử dụng thay thế lát cắt bằng phép lặp chuyển tiếp rõ ràng hoặc ẩn. Đây là ba biến thể

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
29

Việc hiểu danh sách có thể nhanh nhất

Làm thế nào để bạn tạo một mảng trong Python?¶

Sử dụng một danh sách

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
70

Các danh sách tương đương với các mảng C hoặc Pascal về độ phức tạp về thời gian của chúng;

Mô-đun

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
82 cũng cung cấp các phương thức để tạo các mảng có loại cố định với các biểu diễn nhỏ gọn, nhưng chúng chậm hơn để lập chỉ mục so với danh sách. Cũng lưu ý rằng NumPy và các gói bên thứ ba khác cũng xác định các cấu trúc giống như mảng với các đặc điểm khác nhau

Để có danh sách được liên kết kiểu Lisp, bạn có thể mô phỏng các ô khuyết điểm bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
71

Nếu muốn có khả năng thay đổi, bạn có thể sử dụng danh sách thay vì bộ dữ liệu. Ở đây, dạng tương tự của ô tô Lisp là

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
25 và dạng tương tự của cdr là
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
26. Chỉ làm điều này nếu bạn chắc chắn rằng mình thực sự cần, vì nó thường chậm hơn rất nhiều so với việc sử dụng danh sách Python

Làm cách nào để tạo danh sách đa chiều?¶

Có thể bạn đã thử tạo một mảng nhiều chiều như thế này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
72

Điều này có vẻ đúng nếu bạn in nó

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
73

Nhưng khi bạn chỉ định một giá trị, nó sẽ hiển thị ở nhiều nơi

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
74

Lý do là việc sao chép danh sách bằng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
63 không tạo bản sao, nó chỉ tạo tham chiếu đến các đối tượng hiện có.
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
28 tạo một danh sách chứa 3 tham chiếu đến cùng một danh sách có độ dài hai. Các thay đổi đối với một hàng sẽ hiển thị trong tất cả các hàng, điều này gần như chắc chắn không phải là điều bạn muốn

Cách tiếp cận được đề xuất là trước tiên hãy tạo một danh sách có độ dài mong muốn và sau đó điền vào từng phần tử bằng một danh sách mới được tạo

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
75

Điều này tạo ra một danh sách chứa 3 danh sách khác nhau có độ dài hai. Bạn cũng có thể sử dụng cách hiểu danh sách

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
76

Hoặc, bạn có thể sử dụng tiện ích mở rộng cung cấp kiểu dữ liệu ma trận;

Làm cách nào để áp dụng một phương thức hoặc hàm cho một chuỗi các đối tượng?¶

Để gọi một phương thức hoặc hàm và tích lũy các giá trị trả về là một danh sách, việc hiểu danh sách là một giải pháp tinh tế.

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
77

Để chỉ chạy phương thức hoặc hàm mà không lưu các giá trị trả về, một vòng lặp

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
29 đơn giản là đủ

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
78

Tại sao a_tuple[i] += [‘item’] đưa ra một ngoại lệ khi phép cộng hoạt động?¶

Điều này là do sự kết hợp của thực tế là các toán tử gán tăng cường là các toán tử gán và sự khác biệt giữa các đối tượng có thể thay đổi và không thể thay đổi trong Python

Cuộc thảo luận này áp dụng chung khi các toán tử gán tăng cường được áp dụng cho các phần tử của bộ trỏ đến các đối tượng có thể thay đổi, nhưng chúng tôi sẽ sử dụng

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
11 và
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
05 làm ví dụ của chúng tôi

Nếu bạn đã viết

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
79

Lý do ngoại lệ phải rõ ràng ngay lập tức.

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
28 được thêm vào đối tượng
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
33 trỏ tới (
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
28), tạo ra đối tượng kết quả,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
46, nhưng khi chúng tôi cố gắng gán kết quả tính toán,
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
46, cho phần tử
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
27 của bộ dữ liệu, chúng tôi gặp lỗi vì chúng tôi không thể

Dưới vỏ bọc, điều mà câu lệnh gán tăng cường này đang thực hiện là xấp xỉ điều này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
50

Đó là phần gán của hoạt động tạo ra lỗi, vì một bộ dữ liệu là bất biến

Khi bạn viết một cái gì đó như

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
51

Ngoại lệ đáng ngạc nhiên hơn một chút và thậm chí còn đáng ngạc nhiên hơn là mặc dù có lỗi nhưng phần bổ sung vẫn hoạt động

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
52

Để biết tại sao điều này lại xảy ra, bạn cần biết rằng (a) nếu một đối tượng triển khai một phương thức ma thuật

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
38, nó sẽ được gọi khi phép gán tăng cường
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
05 được thực thi và giá trị trả về của nó là giá trị được sử dụng trong câu lệnh gán; . Đó là lý do tại sao chúng tôi nói rằng đối với danh sách,
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
05 là “viết tắt” của
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
43

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
53

Điều này tương đương với

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
54

Đối tượng được trỏ tới bởi a_list đã bị thay đổi và con trỏ tới đối tượng bị thay đổi được gán lại cho

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
08. Kết quả cuối cùng của phép gán là không hoạt động, vì nó là một con trỏ tới cùng một đối tượng mà trước đó
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
08 đã trỏ tới, nhưng phép gán vẫn diễn ra

Do đó, trong ví dụ bộ dữ liệu của chúng tôi, những gì đang xảy ra tương đương với

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
55

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
38 thành công và do đó danh sách được mở rộng, nhưng mặc dù
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
47 trỏ đến cùng một đối tượng mà
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
33 đã trỏ đến, phép gán cuối cùng đó vẫn dẫn đến lỗi, bởi vì các bộ dữ liệu là bất biến

Tôi muốn làm một sắp xếp phức tạp. bạn có thể thực hiện Biến đổi Schwartzian bằng Python không?¶

Kỹ thuật này, được quy cho Randal Schwartz của cộng đồng Perl, sắp xếp các phần tử của danh sách theo một số liệu ánh xạ từng phần tử tới “giá trị sắp xếp” của nó. Trong Python, sử dụng đối số

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
49 cho phương thức
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
98

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
56

Làm cách nào tôi có thể sắp xếp một danh sách theo các giá trị từ một danh sách khác?¶

Hợp nhất chúng thành một bộ lặp gồm các bộ, sắp xếp danh sách kết quả, sau đó chọn ra phần tử bạn muốn

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
57

Các đối tượng¶

Lớp học là gì?¶

Một lớp là loại đối tượng cụ thể được tạo bằng cách thực hiện một câu lệnh lớp. Các đối tượng lớp được sử dụng làm mẫu để tạo các đối tượng thể hiện, thể hiện cả dữ liệu (thuộc tính) và mã (phương thức) cụ thể cho một kiểu dữ liệu

Một lớp có thể dựa trên một hoặc nhiều lớp khác, được gọi là (các) lớp cơ sở của nó. Sau đó, nó kế thừa các thuộc tính và phương thức của các lớp cơ sở của nó. Điều này cho phép một mô hình đối tượng được tinh chỉnh liên tục bằng kế thừa. Bạn có thể có một lớp

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
51 chung cung cấp các phương thức truy cập cơ bản cho hộp thư và các lớp con như
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
52,
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
53,
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
54 xử lý các định dạng hộp thư cụ thể khác nhau

Phương pháp là gì?¶

Một phương thức là một chức năng trên một số đối tượng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 mà bạn thường gọi là
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
56. Các phương thức được định nghĩa là các hàm bên trong định nghĩa lớp

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
58

Bản ngã là gì?¶

Bản thân chỉ là một tên quy ước cho đối số đầu tiên của một phương thức. Một phương thức được định nghĩa là

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
57 nên được gọi là
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
58 đối với một số trường hợp
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 của lớp mà định nghĩa xảy ra;

Xem thêm Tại sao phải sử dụng 'self' một cách rõ ràng trong các định nghĩa và lệnh gọi phương thức? .

Làm cách nào để kiểm tra xem một đối tượng là một thể hiện của một lớp đã cho hay một lớp con của nó?¶

Sử dụng chức năng tích hợp sẵn

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
61. Bạn có thể kiểm tra xem một đối tượng có phải là một thể hiện của bất kỳ lớp nào hay không bằng cách cung cấp một bộ thay vì một lớp đơn lẻ, e. g.
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
62 và cũng có thể kiểm tra xem một đối tượng có phải là một trong các loại dựng sẵn của Python hay không, e. g.
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
63 hoặc
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
64

Lưu ý rằng

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
65 cũng kiểm tra tính kế thừa ảo từ một lớp cơ sở trừu tượng . Vì vậy, bài kiểm tra sẽ trả về
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
66 cho một lớp đã đăng ký ngay cả khi không được kế thừa trực tiếp hoặc gián tiếp từ nó. Để kiểm tra "kế thừa thực sự", hãy quét MRO của lớp.

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
59

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
20

Lưu ý rằng hầu hết các chương trình không thường xuyên sử dụng

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
65 trên các lớp do người dùng định nghĩa. Nếu bạn đang tự phát triển các lớp, thì một kiểu hướng đối tượng phù hợp hơn là định nghĩa các phương thức trên các lớp đóng gói một hành vi cụ thể, thay vì kiểm tra lớp của đối tượng và thực hiện một việc khác dựa trên lớp đó là gì. Ví dụ: nếu bạn có một chức năng thực hiện điều gì đó

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
21

Một cách tiếp cận tốt hơn là định nghĩa một phương thức

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
68 trên tất cả các lớp và chỉ cần gọi nó là

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
22

Ủy quyền là gì?¶

Ủy quyền là một kỹ thuật hướng đối tượng (còn được gọi là mẫu thiết kế). Giả sử bạn có một đối tượng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19 và muốn thay đổi hành vi của chỉ một trong các phương thức của nó. Bạn có thể tạo một lớp mới cung cấp cách triển khai mới cho phương thức mà bạn muốn thay đổi và ủy quyền tất cả các phương thức khác cho phương thức tương ứng của
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
19

Các lập trình viên Python có thể dễ dàng thực hiện ủy quyền. Ví dụ, lớp sau triển khai một lớp hoạt động như một tệp nhưng chuyển đổi tất cả dữ liệu được viết thành chữ hoa

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
23

Ở đây, lớp

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
71 định nghĩa lại phương thức
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
72 để chuyển đổi chuỗi đối số thành chữ hoa trước khi gọi phương thức
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
73 bên dưới. Tất cả các phương thức khác được ủy quyền cho đối tượng
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
74 bên dưới. Việc ủy ​​quyền được thực hiện thông qua phương pháp
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
75; .
the language reference for more information about controlling attribute access.

Lưu ý rằng đối với các trường hợp tổng quát hơn, việc ủy ​​quyền có thể phức tạp hơn. Khi các thuộc tính phải được đặt cũng như được truy xuất, lớp cũng phải định nghĩa một phương thức

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
76 và nó phải thực hiện cẩn thận. Việc triển khai cơ bản của
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
76 gần tương đương như sau

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
24

Hầu hết các triển khai

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
76 phải sửa đổi
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
79 để tự lưu trữ trạng thái cục bộ mà không gây ra đệ quy vô hạn

Làm cách nào để gọi một phương thức được định nghĩa trong lớp cơ sở từ lớp dẫn xuất mở rộng nó?¶

Sử dụng chức năng

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
80 tích hợp

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
25

Trong ví dụ này,

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
80 sẽ tự động xác định phiên bản mà nó được gọi (giá trị
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
82), tra cứu thứ tự giải quyết phương thức .
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
85.

Làm cách nào tôi có thể tổ chức mã của mình để giúp thay đổi lớp cơ sở dễ dàng hơn?¶

Bạn có thể gán lớp cơ sở cho một bí danh và lấy từ bí danh. Sau đó, tất cả những gì bạn phải thay đổi là giá trị được gán cho bí danh. Ngẫu nhiên, thủ thuật này cũng hữu ích nếu bạn muốn quyết định động (e. g. tùy thuộc vào sự sẵn có của tài nguyên) nên sử dụng lớp cơ sở nào. Thí dụ

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
26

Làm cách nào để tạo dữ liệu lớp tĩnh và phương thức lớp tĩnh?¶

Cả dữ liệu tĩnh và phương thức tĩnh (theo nghĩa của C++ hoặc Java) đều được hỗ trợ trong Python

Đối với dữ liệu tĩnh, chỉ cần xác định thuộc tính lớp. Để gán một giá trị mới cho thuộc tính, bạn phải sử dụng rõ ràng tên lớp trong phép gán

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
27

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
86 cũng đề cập đến
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
87 cho bất kỳ
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
88 nào mà
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
89 nắm giữ, trừ khi bị ghi đè bởi chính
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
88 hoặc bởi một số lớp trên đường dẫn tìm kiếm lớp cơ sở từ
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
91 trở lại
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
92

thận trọng. trong một phương thức của C, một nhiệm vụ như

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
93 sẽ tạo ra một thể hiện mới và không liên quan có tên là "đếm" theo lệnh riêng của
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
82. Rebinding tên dữ liệu tĩnh của lớp phải luôn chỉ định lớp cho dù có bên trong phương thức hay không

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
28

Phương pháp tĩnh là có thể

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
29

Tuy nhiên, một cách đơn giản hơn nhiều để có được tác dụng của một phương thức tĩnh là thông qua một hàm cấp mô-đun đơn giản

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
40

Nếu mã của bạn được cấu trúc để xác định một lớp (hoặc hệ thống phân cấp lớp có liên quan chặt chẽ) cho mỗi mô-đun, điều này sẽ cung cấp khả năng đóng gói mong muốn

Làm cách nào tôi có thể quá tải hàm tạo (hoặc phương thức) trong Python?¶

Câu trả lời này thực sự áp dụng cho tất cả các phương thức, nhưng câu hỏi thường xuất hiện đầu tiên trong ngữ cảnh của hàm tạo

Trong C++ bạn sẽ viết

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
41

Trong Python, bạn phải viết một hàm tạo duy nhất nắm bắt tất cả các trường hợp bằng các đối số mặc định. Ví dụ

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
42

Điều này không hoàn toàn tương đương, nhưng đủ gần trong thực tế

Bạn cũng có thể thử danh sách đối số có độ dài thay đổi, e. g

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
43

Cách tiếp cận tương tự hoạt động cho tất cả các định nghĩa phương thức

Tôi thử sử dụng __spam và gặp lỗi về _SomeClassName__spam. ¶

Các tên biến có hai dấu gạch dưới ở đầu được "xáo trộn" để cung cấp một cách đơn giản nhưng hiệu quả để xác định các biến riêng của lớp. Bất kỳ mã định danh nào có dạng

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
95 (ít nhất hai dấu gạch dưới ở đầu, nhiều nhất là một dấu gạch dưới ở cuối) được thay thế bằng văn bản bằng
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
96, trong đó
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
97 là tên lớp hiện tại với mọi dấu gạch dưới ở đầu bị loại bỏ

Điều này không đảm bảo quyền riêng tư. người dùng bên ngoài vẫn có thể cố ý truy cập vào thuộc tính “_classname__spam” và các giá trị riêng tư được hiển thị trong đối tượng

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
98. Nhiều lập trình viên Python không bao giờ bận tâm đến việc sử dụng tên biến riêng

Lớp của tôi định nghĩa __del__ nhưng nó không được gọi khi tôi xóa đối tượng. ¶

Có một số lý do có thể cho việc này

Câu lệnh

>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
99 không nhất thiết phải gọi
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
000 – nó chỉ đơn giản là giảm số lượng tham chiếu của đối tượng và nếu giá trị này bằng 0 thì
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
000 được gọi

Nếu cấu trúc dữ liệu của bạn chứa các liên kết vòng (e. g. một cây trong đó mỗi đứa trẻ có một tham chiếu gốc và mỗi cha mẹ có một danh sách con) thì số lượng tham chiếu sẽ không bao giờ trở về 0. Thỉnh thoảng, Python chạy một thuật toán để phát hiện các chu kỳ như vậy, nhưng bộ thu gom rác có thể chạy một thời gian sau khi tham chiếu cuối cùng đến cấu trúc dữ liệu của bạn biến mất, vì vậy phương thức

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
000 của bạn có thể được gọi vào thời điểm bất tiện và ngẫu nhiên. Điều này thật bất tiện nếu bạn đang cố tái tạo sự cố. Tồi tệ hơn, thứ tự thực hiện các phương thức
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
000 của đối tượng là tùy ý. Bạn có thể chạy
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
004 để bắt buộc thu thập, nhưng có những trường hợp bệnh lý mà các đối tượng sẽ không bao giờ được thu thập

Mặc dù có trình thu thập chu trình, bạn vẫn nên xác định rõ ràng một phương thức

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
005 trên các đối tượng sẽ được gọi bất cứ khi nào bạn hoàn thành chúng. Phương thức
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
005 sau đó có thể xóa các thuộc tính đề cập đến các đối tượng con. Không gọi trực tiếp
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
000 –
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
000 nên gọi
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
005 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
005 phải đảm bảo rằng nó có thể được gọi nhiều lần cho cùng một đối tượng

Một cách khác để tránh các tham chiếu theo chu kỳ là sử dụng mô-đun

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
011, cho phép bạn trỏ đến các đối tượng mà không cần tăng số lượng tham chiếu của chúng. Ví dụ, các cấu trúc dữ liệu dạng cây nên sử dụng các tham chiếu yếu cho các tham chiếu cha và anh chị em của chúng (nếu chúng cần. )

Cuối cùng, nếu phương thức

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
000 của bạn phát sinh một ngoại lệ, một thông báo cảnh báo sẽ được in thành
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
013

Làm cách nào để tôi có được danh sách tất cả các phiên bản của một lớp nhất định?¶

Python không theo dõi tất cả các phiên bản của một lớp (hoặc của một kiểu dựng sẵn). Bạn có thể lập trình hàm tạo của lớp để theo dõi tất cả các phiên bản bằng cách giữ một danh sách các tham chiếu yếu cho từng phiên bản

Tại sao kết quả của >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1 14 có vẻ không phải là duy nhất?¶

Nội trang

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
14 trả về một số nguyên được đảm bảo là duy nhất trong suốt thời gian tồn tại của đối tượng. Vì trong CPython, đây là địa chỉ bộ nhớ của đối tượng, điều thường xảy ra là sau khi một đối tượng bị xóa khỏi bộ nhớ, đối tượng mới được tạo tiếp theo sẽ được cấp phát ở cùng một vị trí trong bộ nhớ. Điều này được minh họa bằng ví dụ này

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
44

Hai id thuộc về các đối tượng số nguyên khác nhau được tạo trước đó và bị xóa ngay sau khi thực hiện lệnh gọi

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
14. Để chắc chắn rằng các đối tượng có id mà bạn muốn kiểm tra vẫn còn tồn tại, hãy tạo một tham chiếu khác đến đối tượng

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
45

Khi nào tôi có thể dựa vào kiểm tra nhận dạng với toán tử is?¶

Toán tử

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
17 kiểm tra danh tính đối tượng. Bài kiểm tra
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
018 tương đương với
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
019

Thuộc tính quan trọng nhất của kiểm tra danh tính là một đối tượng luôn giống với chính nó,

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
020 luôn trả về
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
66. Kiểm tra danh tính thường nhanh hơn kiểm tra đẳng thức. Và không giống như các bài kiểm tra đẳng thức, các bài kiểm tra danh tính được đảm bảo trả về giá trị boolean
>>> x = 10
>>> def foobar():
..     global x
..     print(x)
..     x += 1
...
>>> foobar()
10
66 hoặc
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
023

Tuy nhiên, các bài kiểm tra nhận dạng chỉ có thể được thay thế cho các bài kiểm tra đẳng thức khi nhận dạng đối tượng được đảm bảo. Nói chung, có ba trường hợp mà danh tính được đảm bảo

1) Bài tập tạo tên mới nhưng không thay đổi nhận dạng đối tượng. Sau khi chuyển nhượng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
024, đảm bảo rằng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
025

2) Đặt một đối tượng vào vùng chứa lưu trữ các tham chiếu đối tượng không thay đổi danh tính đối tượng. Sau khi gán danh sách

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
026, đảm bảo rằng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
027

3) Nếu một đối tượng là một singleton, điều đó có nghĩa là chỉ có thể tồn tại một phiên bản của đối tượng đó. Sau phép gán

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
028 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
029, đảm bảo rằng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
018 vì
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60 là một đơn vị

Trong hầu hết các trường hợp khác, các bài kiểm tra danh tính là không nên và các bài kiểm tra bình đẳng được ưa thích hơn. Cụ thể, không nên sử dụng các kiểm tra nhận dạng để kiểm tra các hằng số như

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
15 và
>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
14 không được đảm bảo là đơn lẻ

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
46

Tương tự như vậy, các phiên bản mới của vùng chứa có thể thay đổi không bao giờ giống hệt nhau

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
47

Trong mã thư viện tiêu chuẩn, bạn sẽ thấy một số mẫu phổ biến để sử dụng chính xác các bài kiểm tra danh tính

1) Theo khuyến nghị của PEP 8, kiểm tra danh tính là cách ưu tiên để kiểm tra

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60. Điều này đọc giống như tiếng Anh đơn giản trong mã và tránh nhầm lẫn với các đối tượng khác có thể có giá trị boolean đánh giá sai

2) Việc phát hiện các đối số tùy chọn có thể phức tạp khi

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
60 là giá trị đầu vào hợp lệ. Trong những tình huống đó, bạn có thể tạo một đối tượng canh gác đơn lẻ được đảm bảo khác biệt với các đối tượng khác. Ví dụ: đây là cách triển khai một phương thức hoạt động như
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
036

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
48

3) Việc triển khai vùng chứa đôi khi cần tăng cường kiểm tra tính bình đẳng bằng kiểm tra danh tính. Điều này giúp mã không bị nhầm lẫn bởi các đối tượng như

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
037 không bằng chính chúng

Ví dụ: đây là triển khai của

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
038

>>> x = 10
>>> def bar():
..     print(x)
...
>>> bar()
10
49

Làm thế nào một lớp con có thể kiểm soát dữ liệu nào được lưu trữ trong một thể hiện không thay đổi?¶

Khi phân lớp một loại bất biến, hãy ghi đè phương thức

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
039 thay vì phương thức
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
040. Cái sau chỉ chạy sau khi một phiên bản được tạo, quá muộn để thay đổi dữ liệu trong một phiên bản không thay đổi

Tất cả các lớp bất biến này có chữ ký khác với lớp cha của chúng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
00

Các lớp có thể được sử dụng như thế này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
01

Làm cách nào để lưu trữ các lệnh gọi phương thức?¶

Hai công cụ chính cho các phương pháp lưu vào bộ nhớ đệm là

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
041 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
042. Cái trước lưu trữ kết quả ở cấp độ thể hiện và cái sau ở cấp độ lớp

Cách tiếp cận cached_property chỉ hoạt động với các phương thức không nhận bất kỳ đối số nào. Nó không tạo một tham chiếu đến thể hiện. Kết quả của phương thức được lưu trong bộ nhớ cache sẽ chỉ được lưu giữ miễn là phiên bản còn tồn tại

Ưu điểm là khi một instance không còn được sử dụng, kết quả của phương thức đã lưu trong bộ nhớ cache sẽ được giải phóng ngay lập tức. Nhược điểm là nếu các trường hợp tích lũy, thì phương thức tích lũy cũng sẽ dẫn đến kết quả. Họ có thể phát triển mà không bị ràng buộc

Cách tiếp cận lru_cache hoạt động với các phương thức có đối số có thể băm. Nó tạo một tham chiếu đến thể hiện trừ khi có những nỗ lực đặc biệt để chuyển vào các tham chiếu yếu

Ưu điểm của thuật toán ít được sử dụng gần đây nhất là bộ đệm được giới hạn bởi kích thước tối đa được chỉ định. Điểm bất lợi là các phiên bản được giữ nguyên cho đến khi hết bộ nhớ cache hoặc cho đến khi bộ nhớ cache bị xóa

Ví dụ này cho thấy các kỹ thuật khác nhau

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
02

Ví dụ trên giả định rằng station_id không bao giờ thay đổi. Nếu các thuộc tính phiên bản có liên quan có thể thay đổi, thì phương pháp cached_property không thể hoạt động vì nó không thể phát hiện các thay đổi đối với các thuộc tính

Để làm cho cách tiếp cận lru_cache hoạt động khi station_id có thể thay đổi, lớp cần xác định các phương thức

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
043 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
044 để bộ đệm có thể phát hiện các cập nhật thuộc tính có liên quan

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
03

Mô-đun¶

Làm cách nào để tạo một. tập tin pyc?¶

Khi một mô-đun được nhập lần đầu tiên (hoặc khi tệp nguồn đã thay đổi kể từ khi tệp được biên dịch hiện tại được tạo), tệp

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 chứa mã đã biên dịch sẽ được tạo trong thư mục con
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
046 của thư mục chứa tệp
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
047. Tệp
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 sẽ có tên tệp bắt đầu bằng tên giống như tệp
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
047 và kết thúc bằng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045, với thành phần ở giữa phụ thuộc vào mã nhị phân cụ thể của
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
051 đã tạo ra nó. (Xem PEP 3147 để biết chi tiết. )

Một lý do khiến tệp

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 không thể được tạo là vấn đề về quyền đối với thư mục chứa tệp nguồn, nghĩa là không thể tạo thư mục con
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
046. Ví dụ: điều này có thể xảy ra nếu bạn phát triển với tư cách người dùng này nhưng chạy với tư cách người dùng khác, chẳng hạn như nếu bạn đang thử nghiệm với máy chủ web

Trừ khi biến môi trường

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
054 được đặt, việc tạo một. pyc là tự động nếu bạn đang nhập một mô-đun và Python có khả năng (quyền, dung lượng trống, v.v.) để tạo thư mục con
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
046 và ghi mô-đun đã biên dịch vào thư mục con đó

Chạy Python trên tập lệnh cấp cao nhất không được coi là nhập và sẽ không có

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 nào được tạo. Ví dụ: nếu bạn có mô-đun cấp cao nhất
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
057 nhập một mô-đun khác
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
058, thì khi bạn chạy
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
059 (bằng cách nhập
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
060 dưới dạng lệnh trình bao), một
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 sẽ được tạo cho
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
062 vì
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
062 đã được nhập, nhưng sẽ không có tệp
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 nào được nhập

Nếu bạn cần tạo tệp

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 cho
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
059 – nghĩa là tạo tệp
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 cho mô-đun không được nhập – bạn có thể, bằng cách sử dụng mô-đun
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
070 và
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
071

Mô-đun

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
070 có thể biên dịch thủ công bất kỳ mô-đun nào. Một cách là sử dụng chức năng
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
073 trong mô-đun đó một cách tương tác

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
04

Thao tác này sẽ ghi

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
045 vào thư mục con
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
046 ở cùng vị trí với
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
057 (hoặc bạn có thể ghi đè lên thư mục đó bằng tham số tùy chọn
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
077)

Bạn cũng có thể tự động biên dịch tất cả các tệp trong một thư mục hoặc các thư mục bằng cách sử dụng mô-đun

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
071. Bạn có thể làm điều đó từ dấu nhắc shell bằng cách chạy
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
079 và cung cấp đường dẫn của một thư mục chứa các tệp Python để biên dịch

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
05

Làm cách nào để tìm tên mô-đun hiện tại?¶

Một mô-đun có thể tìm ra tên mô-đun của chính nó bằng cách xem biến toàn cục được xác định trước

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
080. Nếu giá trị này có giá trị
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
081, chương trình đang chạy dưới dạng tập lệnh. Nhiều mô-đun thường được sử dụng bằng cách nhập chúng cũng cung cấp giao diện dòng lệnh hoặc tự kiểm tra và chỉ thực thi mã này sau khi kiểm tra
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
080

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
06

Làm cách nào tôi có thể có các mô-đun nhập lẫn nhau?¶

Giả sử bạn có các mô-đun sau

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
057

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
07

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
084

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
08

Vấn đề là trình thông dịch sẽ thực hiện các bước sau

  • nhập khẩu chính

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    059

  • Toàn cầu trống cho

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    059 được tạo

  • >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    059 được biên dịch và bắt đầu thực thi

  • >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    059 nhập khẩu
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    089

  • Toàn cầu trống cho

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    089 được tạo

  • >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    089 được biên dịch và bắt đầu thực thi

  • >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    089 nhập khẩu
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    059 (không hoạt động vì đã có một mô-đun tên là
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    059)

  • Cơ chế nhập cố gắng đọc

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    095 từ toàn cầu
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    059, để đặt
    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    097

Bước cuối cùng không thành công, vì Python vẫn chưa hoàn thành việc phiên dịch

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
059 và từ điển ký hiệu chung cho
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
059 vẫn còn trống

Điều tương tự cũng xảy ra khi bạn sử dụng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
200, sau đó thử truy cập
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
201 bằng mã toàn cầu

Có (ít nhất) ba cách giải quyết khả thi cho sự cố này

Guido van Rossum khuyên bạn nên tránh tất cả việc sử dụng

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
202 và đặt tất cả mã bên trong các chức năng. Việc khởi tạo biến toàn cục và biến lớp chỉ nên sử dụng hằng hoặc hàm tích hợp. Điều này có nghĩa là mọi thứ từ mô-đun đã nhập được tham chiếu là
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
203

Jim Roskind gợi ý thực hiện các bước theo thứ tự sau trong mỗi mô-đun

  • xuất (toàn cục, hàm và lớp không cần các lớp cơ sở đã nhập)

  • câu lệnh

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ..     print(x)
    ..     x += 1
    
    204

  • mã hoạt động (bao gồm toàn cầu được khởi tạo từ các giá trị đã nhập)

Van Rossum không thích cách tiếp cận này lắm vì hàng nhập khẩu xuất hiện ở một nơi xa lạ, nhưng nó hoạt động

Matthias Urlichs khuyên bạn nên cấu trúc lại mã của mình để không cần nhập đệ quy ngay từ đầu

Các giải pháp này không loại trừ lẫn nhau

__import__(‘x.y.z’) returns ; how do I get z?¶

Thay vào đó, hãy cân nhắc sử dụng chức năng tiện lợi

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
205 từ
>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
206

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
09

Khi tôi chỉnh sửa một mô-đun đã nhập và nhập lại mô-đun đó, các thay đổi không hiển thị. Lý do tại sao điều này xảy ra?¶

Vì lý do hiệu quả cũng như tính nhất quán, Python chỉ đọc tệp mô-đun trong lần đầu tiên mô-đun được nhập. Nếu không, trong một chương trình bao gồm nhiều mô-đun mà mỗi mô-đun nhập cùng một mô-đun cơ bản, mô-đun cơ bản sẽ được phân tích cú pháp và phân tích lại nhiều lần. Để buộc đọc lại một mô-đun đã thay đổi, hãy làm điều này

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
10

Cảnh báo. kỹ thuật này không phải là bằng chứng 100%. Cụ thể, các mô-đun chứa các câu lệnh như

>>> x = 10
>>> def foo():
..     print(x)
..     x += 1
11

sẽ tiếp tục hoạt động với phiên bản cũ của các đối tượng đã nhập. Nếu mô-đun chứa các định nghĩa lớp, các thể hiện của lớp hiện tại sẽ không được cập nhật để sử dụng định nghĩa lớp mới. Điều này có thể dẫn đến hành vi nghịch lý sau đây