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 += 115 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 += 116. 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
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
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 += 117 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 += 117 >>> 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 += 119, the compiler recognizes it as a local variable. Consequently when the earlier >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 120 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 += 10 You can do a similar thing in a nested scope using the >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 121 keyword >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 12 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 += 122 for assigned variables provides a bar against unintended side-effects. On the other hand, if >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 122 was required for all global references, you’d be using >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 122 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 += 122 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 += 17 This gives you a list that contains 5 lambdas that calculate >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 126. You might expect that, when called, they would return, respectively, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 127, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 128, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 129, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 130, and >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 131. However, when you actually try you will see that they all return >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 131 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 15 This happens because >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 119 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 += 119 is >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 129, so all the functions now return >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 136, i. e. >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 131. You can also verify this by changing the value of >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 119 and see how the results of the lambdas change >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 102 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 += 119 >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 104 Here, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 140 creates a new variable >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 141 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 += 119 had at that point in the loop. This means that the value of >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 141 will be >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 127 in the first lambda, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 128 in the second, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 146 in the third, and so on. Therefore each lambda will now return the correct result >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 10 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 += 11 chế độ. py >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 12 main. py >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 13 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 += 147. 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
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
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 += 155 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 += 14 Lần đầu tiên bạn gọi chức năng này, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 156 chứa một mục duy nhất. Lần thứ hai, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 156 chứa hai mục bởi vì khi >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 158 bắt đầu thực thi, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 156 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 += 160 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 += 160 làm giá trị mặc định và bên trong hàm, kiểm tra xem tham số có phải là >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 160 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 += 15 nhưng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 16 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 += 17 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 += 163 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 164 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 += 163 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 164 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 18 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 += 19 foo, bar và kwargs là các tham số của >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 167. Tuy nhiên, khi gọi >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 167 chẳng hạn >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment0 các giá trị >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 169, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 170 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 171 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 assignment1 bạn có thể thắc mắc tại sao việc thêm một phần tử vào >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 172 lại thay đổi cả >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 119 Có hai yếu tố tạo ra kết quả này
Sau khi gọi đến >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 179, nội dung của đối tượng có thể thay đổi đã thay đổi từ >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 180 thành >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 181. 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 += 181 Thay vào đó, nếu chúng ta gán một đối tượng bất biến cho >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 119 >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment2 ta thấy trong trường hợp này >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 119 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 172 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 += 186, chúng tôi sẽ không thay đổi int >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 187 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 += 188 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 187) và hai biến tham chiếu đến chúng ( >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 119 bây giờ tham chiếu đến >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 188 nhưng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 172 vẫn tham chiếu đến >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 187). Một số thao tác (ví dụ >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 197 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 198) làm thay đổi đối tượng, trong khi các thao tác bề ngoài tương tự (ví dụ >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 199 và >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment00) 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 += 160 để giúp tránh nhầm lẫn hai loại hoạt động. Vì vậy, nếu bạn viết nhầm >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 198 vì nghĩ rằng nó sẽ cung cấp cho bạn một bản sao được sắp xếp của >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 172, thì thay vào đó, bạn sẽ kết thúc bằng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 160, 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 assignment05 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 assignment06 tương đương với >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment07 và thay đổi >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment08, trong khi >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment09 và >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment10 tạo đối tượng mới) Nói cách khác
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 assignment17 hoặc hàm có sẵn >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 114 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
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 assignment19 trả về hàm >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment20 tính toán giá trị >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment21. Sử dụng phạm vi lồng nhau >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment7 Hoặc sử dụng một đối tượng có thể gọi được >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment8 Trong cả hai trường hợp, >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment9 đưa ra một đối tượng có thể gọi được trong đó >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment22 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() 100 Đối tượng có thể đóng gói trạng thái cho một số phương thức >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 101 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 assignment26 hoặc >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment27 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 assignment28 >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 102 Trình tự có thể được sao chép bằng cách cắt >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 103 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 += 119 của một lớp do người dùng định nghĩa, >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment30 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() 104 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 assignment33, 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 assignment34. Tuy nhiên, không thể nói tên của đối tượng là >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment35 hay >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment36, 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
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() 105 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() 106 không phải >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 107 Điều này cũng đúng với các toán tử gán khác nhau ( >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment37, >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment05, 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() 108 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() 109 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 assignment39 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 assignment40 vào trong >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment40. Xem ba ví dụ sau, được điều chỉnh một chút từ Ulf Bartelt >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 100 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 assignment42 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 += 101 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 assignment42 với đối số từ khóa sẽ dẫn đến lỗi >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 102 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 += 103 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 += 104 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 assignment44 có cùng dấu hiệu với >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment45. Nếu bạn muốn điều đó, và cũng muốn >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 105 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 assignment46 cần làm cho >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment44 có cùng dấu với >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment48 Có rất ít trường hợp sử dụng thực tế cho >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment44 khi >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment45 là số âm. Khi >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment45 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 assignment44 là >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment53. 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 assignment15 theo cách thông thường sẽ cho kết quả là >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment57 vì dấu chấm được xem là dấu thập phân >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 106 Giải pháp là tách chữ khỏi dấu chấm bằng dấu cách hoặc dấu ngoặc đơn >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 107 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 assignment58 tích hợp sẵn, e. g. >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment59. Tương tự, >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment60 chuyển thành dấu phẩy động, e. g. >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment61 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 assignment62 đúng và >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment63 tăng >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment64. >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment65 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 assignment66. 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 assignment67 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 assignment67 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 assignment69 sẽ xóa thư mục chính của bạn >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment67 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 assignment71 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 assignment72 thành chuỗi >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment73, sử dụng hàm tạo kiểu có sẵn >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment74. 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 assignment75 hoặc >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment76. Để định dạng ưa thích, hãy xem phần Chuỗi ký tự được định dạng và Cú pháp chuỗi định dạng . g. >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment77 sản lượng >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment78 và >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment79 sản lượng >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment80. 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 assignment81 hoặc mô-đun >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment82 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 108 Làm cách nào để sử dụng chuỗi để gọi các hàm/phương thức?¶Có nhiều kỹ thuật khác nhau
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 assignment86 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 assignment87 mà không xóa khoảng trắng ở cuối khác. Nếu chuỗi >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment87 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 += 123 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 assignment89 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 assignment90 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 assignment58 hoặc >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment60. >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment90 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 assignment94 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
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
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 assignment14 và >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1001 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 assignment14, 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() 1003 ở cuối >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 124 (một thành ngữ hiệu quả hợp lý khác là sử dụng >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment81) Để tích lũy nhiều đối tượng >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1001, thành ngữ được khuyến nghị là mở rộng đối tượng >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1006 bằng cách sử dụng phép nối tại chỗ (toán tử >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment05) >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 125 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() 1008 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() 1009 mang lại >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1010 và >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1011 mang lại >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1012. 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() 1013 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() 1014 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() 1015 mang lại >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1016 và >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1017 mang lại >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1018. 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() 1019 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() 1020 giống như >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1021 Sử dụng chỉ số âm có thể rất thuận tiện. Ví dụ: >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1022 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() 1023 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 126 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
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 += 127 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 += 128 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 += 129 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 += 170 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 assignment82 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 += 171 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() 1025 và dạng tương tự của cdr là >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1026. 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 += 172 Điều này có vẻ đúng nếu bạn in nó >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 173 Nhưng khi bạn chỉ định một giá trị, nó sẽ hiển thị ở nhiều nơi >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 174 Lý do là việc sao chép danh sách bằng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 163 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() 1028 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 += 175 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 += 176 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 += 177 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() 1029 đơn giản là đủ >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 178 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 assignment11 và >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment05 làm ví dụ của chúng tôi Nếu bạn đã viết >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 179 Lý do ngoại lệ phải rõ ràng ngay lập tức. >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 128 được thêm vào đối tượng >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1033 trỏ tới ( >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 128), tạo ra đối tượng kết quả, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 146, nhưng khi chúng tôi cố gắng gán kết quả tính toán, >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 146, cho phần tử >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 127 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 += 150 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 += 151 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 += 152 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() 1038, nó sẽ được gọi khi phép gán tăng cường >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment05 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 assignment05 là “viết tắt” của >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1043 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 153 Điều này tương đương với >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 154 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 assignment08. 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 assignment08 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 += 155 >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1038 thành công và do đó danh sách được mở rộng, nhưng mặc dù >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1047 trỏ đến cùng một đối tượng mà >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1033 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() 1049 cho phương thức >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment98 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 156 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 += 157 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() 1051 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() 1052, >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1053, >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1054 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 += 119 mà bạn thường gọi là >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1056. Các phương thức được định nghĩa là các hàm bên trong định nghĩa lớp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 158 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() 1057 nên được gọi là >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1058 đối với một số trường hợp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 119 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() 1061. 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() 1062 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() 1063 hoặc >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1064 Lưu ý rằng >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1065 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() 1066 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 += 159 >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1020 Lưu ý rằng hầu hết các chương trình không thường xuyên sử dụng >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1065 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() 1021 Một cách tiếp cận tốt hơn là định nghĩa một phương thức >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1068 trên tất cả các lớp và chỉ cần gọi nó là >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1022 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 += 119 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 += 119 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() 1023 Ở đây, lớp 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() 1076 và nó phải thực hiện cẩn thận. Việc triển khai cơ bản của >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1076 gần tương đương như sau >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1024 Hầu hết các triển khai >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1076 phải sửa đổi >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1079 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() 1080 tích hợp >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1025 Trong ví dụ này, >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1080 sẽ tự động xác định phiên bản mà nó được gọi (giá trị >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1082), tra cứu thứ tự giải quyết phương thức . >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1085. 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() 1026 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() 1027 >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1086 cũng đề cập đến >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1087 cho bất kỳ >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1088 nào mà >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1089 nắm giữ, trừ khi bị ghi đè bởi chính >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1088 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() 1091 trở lại >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1092 thận trọng. trong một phương thức của C, một nhiệm vụ như >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1093 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() 1082. 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() 1028 Phương pháp tĩnh là có thể >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1029 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() 1040 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() 1041 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() 1042 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() 1043 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() 1095 (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() 1096, trong đó >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1097 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() 1098. 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() 1099 không nhất thiết phải gọi >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1000 – 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 += 1000 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 += 1000 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 += 1000 của đối tượng là tùy ý. Bạn có thể chạy >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1004 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 += 1005 trên các đối tượng sẽ được gọi bất cứ khi nào bạn hoàn thành chúng. Phương thức >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1005 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 += 1000 – >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1000 nên gọi >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1005 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1005 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 += 1011, 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 += 1000 của bạn phát sinh một ngoại lệ, một thông báo cảnh báo sẽ được in thành >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1013 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 += 114 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() 1044 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 += 114. 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() 1045 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 assignment17 kiểm tra danh tính đối tượng. Bài kiểm tra >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1018 tương đương với >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1019 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 += 1020 luôn trả về >>> x = 10 >>> def foobar(): .. global x .. print(x) .. x += 1 ... >>> foobar() 1066. 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() 1066 hoặc >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1023 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 += 1024, đảm bảo rằng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1025 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 += 1026, đảm bảo rằng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1027 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 += 1028 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1029, đảm bảo rằng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1018 vì >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 160 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 assignment15 và >>> foo() Traceback (most recent call last): ... UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment14 không được đảm bảo là đơn lẻ >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1046 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() 1047 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 += 160. 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 += 160 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 += 1036 >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1048 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 += 1037 không bằng chính chúng Ví dụ: đây là triển khai của >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1038 >>> x = 10 >>> def bar(): .. print(x) ... >>> bar() 1049 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 += 1039 thay vì phương thức >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1040. 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 += 100 Các lớp có thể được sử dụng như thế này >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 101 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 += 1041 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1042. 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 += 102 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 += 1043 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1044 để bộ đệm có thể phát hiện các cập nhật thuộc tính có liên quan >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 103 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 += 1045 chứa mã đã biên dịch sẽ được tạo trong thư mục con >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1046 của thư mục chứa tệp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1047. Tệp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045 sẽ có tên tệp bắt đầu bằng tên giống như tệp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1047 và kết thúc bằng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045, với thành phần ở giữa phụ thuộc vào mã nhị phân cụ thể của >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1051 đã tạo ra nó. (Xem PEP 3147 để biết chi tiết. ) Một lý do khiến tệp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045 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 += 1046. 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 += 1054 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 += 1046 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 += 1045 nào được tạo. Ví dụ: nếu bạn có mô-đun cấp cao nhất >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1057 nhập một mô-đun khác >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1058, thì khi bạn chạy >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1059 (bằng cách nhập >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1060 dưới dạng lệnh trình bao), một >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045 sẽ được tạo cho >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1062 vì >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1062 đã được nhập, nhưng sẽ không có tệp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045 nào được nhập Nếu bạn cần tạo tệp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045 cho >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1059 – nghĩa là tạo tệp >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045 cho mô-đun không được nhập – bạn có thể, bằng cách sử dụng mô-đun >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1070 và >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1071 Mô-đun >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1070 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 += 1073 trong mô-đun đó một cách tương tác >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 104 Thao tác này sẽ ghi >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1045 vào thư mục con >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1046 ở cùng vị trí với >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1057 (hoặc bạn có thể ghi đè lên thư mục đó bằng tham số tùy chọn >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1077) 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 += 1071. Bạn có thể làm điều đó từ dấu nhắc shell bằng cách chạy >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1079 và cung cấp đường dẫn của một thư mục chứa các tệp Python để biên dịch >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 105 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 += 1080. Nếu giá trị này có giá trị >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1081, 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 += 1080 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 106 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 += 1057 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 107 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1084 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 108 Vấn đề là trình thông dịch sẽ thực hiện các bước sau
Bước cuối cùng không thành công, vì Python vẫn chưa hoàn thành việc phiên dịch >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1059 và từ điển ký hiệu chung cho >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1059 vẫn còn trống Điều tương tự cũng xảy ra khi bạn sử dụng >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1200, sau đó thử truy cập >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1201 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 += 1202 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 += 1203 Jim Roskind gợi ý thực hiện các bước theo thứ tự sau trong mỗi mô-đun
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 += 1205 từ >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 1206 >>> x = 10 >>> def foo(): .. print(x) .. x += 109 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 += 110 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 += 111 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 |