1. インデントの誤用
間違い:
Python はインデントに厳密であり、初期の段階で誤ってコード內(nèi)にタブとスペースを混ぜてしまいました。
修正:
タブの代わりにスペースを使用するようにコード エディターを設(shè)定しました (インデント レベルごとに 4 つのスペース)。また、偶発的な書式設(shè)定エラーを早期に検出するために、「空白を表示」オプションを有効にしました。
學(xué)んだ教訓(xùn): インデントのスタイルは常に一貫してください。
2. 混亂を招く可変データ型と不変データ型
間違い:
タプルを変更しようとしましたが、TypeError が発生しました。その後、意図せずに誤ってリストを変更してしまい、コードで予期しない動作が発生しました。
修正:
私は、可変データ型 (リスト、辭書など) と不変データ型 (タプル、文字列など) の區(qū)別を?qū)Wびました。データを変更しないようにする必要がある場合は、タプルまたはフローズンセットを使い始めました。
學(xué)んだ教訓(xùn): 意図しない結(jié)果を避けるために、可変型と不変型の違いを理解してください。
3. 変數(shù)の初期化忘れ
間違い:
値を割り當(dāng)てる前に変數(shù)を使用しようとしたため、NameError が発生しました。
修正:
これを防ぐために、私は変數(shù)を宣言するときにデフォルト値で初期化する習(xí)慣を採用しました。例:
代わりに:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
これを?qū)g行します:
total = 0 print(total)
學(xué)んだ教訓(xùn): 変數(shù)は使用する前に必ず初期化してください。
4. 組み込み関數(shù)名の上書き
間違い:
スクリプトの 1 つで変數(shù)リストに名前を付けたため、Python の組み込みリスト関數(shù)が上書きされました。これにより、後で list() を使用して新しいリストを作成しようとしたときに問題が発生しました。
修正:
変數(shù)名にもっと気を配るようになり、Python の組み込み関數(shù)と衝突する名前の使用を避けました。リンターなどのツールも、コードを?qū)g行する前にこれらの間違いを見つけるのに役立ちました。
得られた教訓(xùn): Python の予約語と組み込み関數(shù)名を変數(shù)名として使用することは避けてください。
5. リスト內(nèi)包表記を使用しない
間違い:
新しいリストを作成するために長くネ??ストされた for ループを使用していたため、コードが読みにくくなり、効率も低下しました。
修正:
私はリスト內(nèi)包表記について學(xué)び、簡潔で読みやすいコードを作成するためにリスト內(nèi)包表記を使用し始めました。例:
代わりに:
squared_numbers = []
for num in range(10):
squared_numbers.append(num ** 2)
これを?qū)g行します:
squared_numbers = [num ** 2 for num in range(10)]
得られた教訓(xùn): リスト內(nèi)包表記などの Python 構(gòu)造を採用して、よりクリーンで高速なコードを?qū)g現(xiàn)します。
6. 文字列のフォーマットに F-String を使用しない
間違い:
% や .format() などの古い文字列書式設(shè)定メソッドを使用していましたが、これらは読みにくく、エラーが発生しやすいものでした。
修正:
よりクリーンで直感的な書式設(shè)定を行うために、f-string に切り替えました。例:
代わりに:
print(total) # NameError: name 'total' is not defined
これを?qū)g行します:
total = 0 print(total)
得られた教訓(xùn): F 文字列 (Python 3.6 で導(dǎo)入) は、読みやすく効率的な文字列フォーマットを?qū)g現(xiàn)する革新的なツールです。
最終的な考え
特にプログラミングに関しては、間違いは學(xué)習(xí)の重要な部分です。これらの初期の失敗はイライラさせられましたが、Python 開発者として私が成長するのに役立ちました。始めたばかりの場合は、失敗を受け入れることを忘れないでください。失敗は成功への足がかりです。
コーディング中に犯した初歩的な間違いは何ですか?以下のコメント欄であなたの経験を共有してください!
以上がPython の初心者の間違いとその修正方法の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報であり、パラメーターチェック、ステータス確認などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補助デバッグにのみ利用できます。
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
