Python問題怎么解決

今天小編給大家分享一下Python問題怎么解決的相關(guān)知識點，內(nèi)容詳細(xì)，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

1.懶惰的 Python

class A:
def function(self):
return A()
a = A()
A = int
print(a.function())

2.四舍五入

>>> round(7 / 2)
>>> round(3 / 2)
>>> round(5 / 2)

3.type 和 object

>>> isinstance(type, object)
>>> isinstance(object, type)
>>> isinstance(object, object)
>>> isinstance(type, type)

4、空的布爾值

>>> any([])
>>> all([])

5.類內(nèi)部函數(shù)的優(yōu)先級

class A:
answer = 42
def __init__(self):
self.answer = 21
self.__add__ = lambda x, y: x.answer + y
def __add__(self, y):
return self.answer - y
print(A() + 5)

6.求和

>>> sum("")
>>> sum("", [])
>>> sum("", {})

7.意外的屬性

>>> sum([
el.imag 
for el in [
0, 5, 10e9, float('inf'), float('nan')
]
])

8.輸出負(fù)數(shù)倍的字符串

>>> "this is a very long string" * (-1)

9.見過負(fù)數(shù)的 0

max(-0.0, 0.0)

10.違反數(shù)學(xué)規(guī)則

>>> x = (1 << 53) + 1
>>> x + 1.0 > x

答案與解釋

以下結(jié)果均在 Python 3.8.5 版本驗證過。

1.懶惰的 Python

class A:
def function(self):
return A()
a = A()
A = int
print(a.function())

正確的結(jié)果是 0:

這個不難，因為 Python 的函數(shù)定義其實是可執(zhí)行語句，函數(shù)在被調(diào)用前都是不存在的，實際調(diào)用時才會綁定變量。

在上面的示例中，在函數(shù)定義期間，Python 允許引用尚未定義的類或函數(shù)。但是，在執(zhí)行期間，A 已經(jīng)是 int 類，這意味著函數(shù)方法將返回一個新創(chuàng)建的 int 實例，int 實例的默認(rèn)值就是 0。

如果沒有 A = int，結(jié)果就是:

2.四舍五入

>>> round(7/2)
4
>>> round(3/2)
2
>>> round(5/2)
2

正確的結(jié)果是 4 2 2，你肯定覺得最后的 round(2.5) == 2 有點違反數(shù)學(xué)規(guī)則，這是因為 Python 的 round 方法實現(xiàn)了銀行家的四舍五入[1]，其中所有半值將四舍五入到最接近的偶數(shù)。

3.type 和 object

>>> isinstance(type, object)
True
>>> isinstance(object, type)
True
>>> isinstance(object, object)
True
>>> isinstance(type, type)
True
>>>

都是 True，有點懷疑 object 和 true 是不是一個東西?

在 Python 中，一切都是對象，因此對對象的任何實例檢查都將返回 True。

isinstance(Anything, object) #=> True。

type 表示用于構(gòu)造所有 Python 類型的元類。因此，所有類型：int、str、object 都是 type 類的實例，就像 python 中的所有對象一樣，它也是一個對象。但 type 是 Python 中唯一的是它自身的一個實例的對象。

>>> type(1)>>> type(int)>>> type(type)>>>

4.空的布爾值

>>> any([])
False
>>> all([])
True
>>> any([True,False])
True
>>> all([True,False])
False
>>>

當(dāng)參數(shù)是空列表的時候，any 和 all 的結(jié)果有點出乎意料。但是明白了它的檢查邏輯，就合情合理了：

Python 中的邏輯運算符是惰性的，any 的算法是尋找第一次出現(xiàn)為真元素，如果沒有找到，則返回 False，由于序列為空，因此沒有元素可以為真，因此 any([]) 返回 False。

同樣的，all 算法是查找第一個 false 元素，如果沒有找到，則返回 True，由于空序列中沒有假元素，所以 all([]) 返回 True，是不是有點空洞真理概念?

5.類內(nèi)部函數(shù)的優(yōu)先級

class A:
answer = 42
def __init__(self):
self.answer = 21
self.__add__ = lambda x, y: x.answer + y
def __add__(self, y):
return self.answer - y
print(A() + 5)

正確的結(jié)果是：16：

對象函數(shù)的查找順序是：實例級別 > 類級別 > 父類級別，上面的代碼，在初始化時綁定的函數(shù)就是實例級別，在類內(nèi)部定義的就是類級別。

但是雙下劃線包裹的魔法函數(shù)不在這個規(guī)則之內(nèi)，也就是說 Python 優(yōu)先查找類級別的魔法函數(shù)。

如果說把雙下劃線去掉，那么結(jié)果就是 26 啦：

6.求和

>>> sum("")
0
>>> sum("", [])
[]
>>> sum("", {})
{}

為了搞清楚這里發(fā)生了什么，我們需要檢查 sum 函數(shù)的簽名：

sum(iterable, /, start=0)

sum 從左到右開始求和可迭代的項目，并返回總數(shù)。iterable 一般是數(shù)字，起始值不允許是字符串。

在上述所有情況下，空字符串都被視為空序列，因此 sum 將簡單地將起始參數(shù)作為總結(jié)果返回。在第一種情況下，它默認(rèn)為零，對于第二種和第三種情況，它意味著空列表和字典作為開始參數(shù)傳入。

7.意外的屬性

>>> sum([
... el.imag
... for el in [
... 0, 5, 10e9, float('inf'), float('nan')
... ]
... ])
0.0

上面的代碼有個 imag 屬性，但是我們根本沒有定義它，運行也沒有報錯，怎么回事呢?

這是因為 Python 中的所有數(shù)值類型(int、real、float)都繼承自基對象類，它們都支持 real 和 imag 屬性，分別返回實部和虛部。這也包括 Infinity 和 NaN。

8.輸出負(fù)數(shù)倍的字符串

>>> "this is a very long string" * (-1)
''
>>>

正確的結(jié)果是 ''，所有的負(fù)數(shù)倍的字符串，都當(dāng)作 0 倍，返回 ''。

9.見過負(fù)數(shù)的 0.0

max(-0.0, 0.0)

為什么會這樣?出現(xiàn)這種情況是由于兩個原因。負(fù)零和零在 Python 中被視為相等。max 的邏輯是，如果多個最大值，返回遇到的第一個。因此 max 函數(shù)返回第一次出現(xiàn)的零，它恰好是負(fù)數(shù)。

10.違反數(shù)學(xué)規(guī)則

>>> x = (1 << 53) + 1
>>> x + 1.0 > x
False

正確的結(jié)果是 False，這違反了數(shù)學(xué)規(guī)則啊，為什么呢?

這種違反直覺的行為歸咎于三件事：長算術(shù)、浮點精度限制和數(shù)值比較。

Python 可以支持非常大的整數(shù)，如果隱式超過限制則切換計算模式，但 Python 中的浮點精度是有限的。

2?3 + 1 = 9007199254740993

是不能完全表示為 Python 浮點數(shù)的最小整數(shù)。因此，為了執(zhí)行加 1.0，Python 將 9007199254740993 轉(zhuǎn)換為 float，將其四舍五入為 Python 可以表示的 9007199254740992.0，然后向其添加 1.0，但由于相同的表示限制，它將其設(shè)置回 9007199254740992.0：

>>> float(9007199254740993)
9007199254740992.0
>>> 9007199254740992.0 + 1.0
9007199254740992.0
>>>

此外 Python 在 float 與 int 比較時并不會拋出錯誤，也不會嘗試將兩個操作數(shù)轉(zhuǎn)換為相同的類型。相反，他們比較實際的數(shù)值。因為 9007199254740992.0 比 9007199254740993 小，因此 Python 返回 False。

以上就是“Python問題怎么解決”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學(xué)習(xí)更多的知識，請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。