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今天小编给大家分享一下Python问题怎么解决的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
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class A: def function(self): return A() a = A() A = int print(a.function())
>>> round(7 / 2) >>> round(3 / 2) >>> round(5 / 2)
>>> isinstance(type, object) >>> isinstance(object, type) >>> isinstance(object, object) >>> isinstance(type, type)
>>> any([]) >>> all([])
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)
>>> sum("")
>>> sum("", [])
>>> sum("", {})>>> sum([
el.imag
for el in [
0, 5, 10e9, float('inf'), float('nan')
]
])>>> "this is a very long string" * (-1)
max(-0.0, 0.0)
>>> x = (1 << 53) + 1 >>> x + 1.0 > x
以下结果均在 Python 3.8.5 版本验证过。
class A: def function(self): return A() a = A() A = int print(a.function())
正确的结果是 0:
这个不难，因为 Python 的函数定义其实是可执行语句，函数在被调用前都是不存在的，实际调用时才会绑定变量。
在上面的示例中，在函数定义期间，Python 允许引用尚未定义的类或函数。但是，在执行期间，A 已经是 int 类，这意味着函数方法将返回一个新创建的 int 实例，int 实例的默认值就是 0。
如果没有 A = int，结果就是:
>>> round(7/2) 4 >>> round(3/2) 2 >>> round(5/2) 2
正确的结果是 4 2 2，你肯定觉得最后的 round(2.5) == 2 有点违反数学规则，这是因为 Python 的 round 方法实现了银行家的四舍五入[1]，其中所有半值将四舍五入到最接近的偶数。
>>> isinstance(type, object) True >>> isinstance(object, type) True >>> isinstance(object, object) True >>> isinstance(type, type) True >>>
都是 True，有点怀疑 object 和 true 是不是一个东西?
在 Python 中，一切都是对象，因此对对象的任何实例检查都将返回 True。
isinstance(Anything, object) #=> True。
type 表示用于构造所有 Python 类型的元类。因此，所有类型：int、str、object 都是 type 类的实例，就像 python 中的所有对象一样，它也是一个对象。但 type 是 Python 中唯一的是它自身的一个实例的对象。
>>> type(1)>>> type(int)>>> type(type)>>>
>>> any([]) False >>> all([]) True >>> any([True,False]) True >>> all([True,False]) False >>>
当参数是空列表的时候，any 和 all 的结果有点出乎意料。但是明白了它的检查逻辑，就合情合理了：
Python 中的逻辑运算符是惰性的，any 的算法是寻找第一次出现为真元素，如果没有找到，则返回 False，由于序列为空，因此没有元素可以为真，因此 any([]) 返回 False。
同样的，all 算法是查找第一个 false 元素，如果没有找到，则返回 True，由于空序列中没有假元素，所以 all([]) 返回 True，是不是有点空洞真理概念?
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)
正确的结果是：16：
对象函数的查找顺序是：实例级别 > 类级别 > 父类级别，上面的代码，在初始化时绑定的函数就是实例级别，在类内部定义的就是类级别。
但是双下划线包裹的魔法函数不在这个规则之内，也就是说 Python 优先查找类级别的魔法函数。
如果说把双下划线去掉，那么结果就是 26 啦：
>>> sum("")
0
>>> sum("", [])
[]
>>> sum("", {})
{}为了搞清楚这里发生了什么，我们需要检查 sum 函数的签名：
sum(iterable, /, start=0)
sum 从左到右开始求和可迭代的项目，并返回总数。iterable 一般是数字，起始值不允许是字符串。
在上述所有情况下，空字符串都被视为空序列，因此 sum 将简单地将起始参数作为总结果返回。在第一种情况下，它默认为零，对于第二种和第三种情况，它意味着空列表和字典作为开始参数传入。
>>> sum([
... el.imag
... for el in [
... 0, 5, 10e9, float('inf'), float('nan')
... ]
... ])
0.0上面的代码有个 imag 属性，但是我们根本没有定义它，运行也没有报错，怎么回事呢?
这是因为 Python 中的所有数值类型(int、real、float)都继承自基对象类，它们都支持 real 和 imag 属性，分别返回实部和虚部。这也包括 Infinity 和 NaN。
>>> "this is a very long string" * (-1) '' >>>
正确的结果是 ''，所有的负数倍的字符串，都当作 0 倍，返回 ''。
max(-0.0, 0.0)
为什么会这样?出现这种情况是由于两个原因。负零和零在 Python 中被视为相等。max 的逻辑是，如果多个最大值，返回遇到的第一个。因此 max 函数返回第一次出现的零，它恰好是负数。
>>> x = (1 << 53) + 1 >>> x + 1.0 > x False
正确的结果是 False，这违反了数学规则啊，为什么呢?
这种违反直觉的行为归咎于三件事：长算术、浮点精度限制和数值比较。
Python 可以支持非常大的整数，如果隐式超过限制则切换计算模式，但 Python 中的浮点精度是有限的。
2⁵³ + 1 = 9007199254740993
是不能完全表示为 Python 浮点数的最小整数。因此，为了执行加 1.0，Python 将 9007199254740993 转换为 float，将其四舍五入为 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，它将其设置回 9007199254740992.0：
>>> float(9007199254740993) 9007199254740992.0 >>> 9007199254740992.0 + 1.0 9007199254740992.0 >>>
此外 Python 在 float 与 int 比较时并不会抛出错误，也不会尝试将两个操作数转换为相同的类型。相反，他们比较实际的数值。因为 9007199254740992.0 比 9007199254740993 小，因此 Python 返回 False。
以上就是“Python问题怎么解决”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注创新互联行业资讯频道。