Конструктор никогда не возвращает явный тип данных в python
Обновлено: 16.05.2024
Примеры использования метода .__new__() при создании классов.
При написании классов Python обычно нет необходимости создавать собственную реализацию специального метода .__new__() . В большинстве случаев базовой реализации из встроенного класса объектов достаточно для создания пустого объекта текущего класса.
Тем не менее, есть несколько интересных вариантов использования этого метода.
Общий принцип использования метода .__new__() .
Обычно, создание собственной реализации метода .__new__() необходима только тогда, когда нужно управлять созданием нового экземпляра класса на низком уровне. Теперь, если нужна кастомная реализация этого метода, то следует выполнить несколько шагов:
- Создать новый экземпляр, вызвав super().__new__() с соответствующими аргументами.
- Настроить новый экземпляр в соответствии с конкретными потребностями.
- возвратить новый экземпляр, чтобы продолжить процесс создания экземпляра.
С помощью этих трех кратких шагов можно настроить этап создания экземпляра в процессе создания экземпляра Python.
В этом примере представлена своего рода реализация шаблона .__new__() . Как обычно, .__new__() принимает текущий класс в качестве аргумента, который обычно называется cls .
Обратите внимание, что используются *args и **kwargs , чтобы сделать метод более гибким и удобным в сопровождении, принимая любое количество аргументов. Всегда необходимо определять метод .__new__() с помощью *args и **kwargs , если только нет веской причины следовать другому шаблону.
Вызов super().__new__(cls) необходим, чтобы получить доступ к методу object.__new__() родительского класса object , который является базовой реализацией метода .__new__() для всех классов Python. (Встроенный класс object является базовым классом по умолчанию для всех классов Python)
Важно отметить, что сама функция object.__new__() принимает только один аргумент - класс для создания экземпляра. Если вызывать object.__new__() с большим количеством аргументов, то получим исключение TypeError . Однако object.__new__() по-прежнему принимает и передает дополнительные аргументы в конструктор .__init__() , если класс не имеет собственной реализации .__new__() .
Создание подклассов неизменяемых встроенных типов.
Начнем с варианта использования .__new__() , который состоит из подкласса неизменяемого встроенного типа. В качестве примера предположим, что необходимо написать класс Distance как подкласс типа float Python. У класса Distance будет дополнительный атрибут для хранения единицы, которая используется для измерения расстояния.
Первый подход к проблеме с использованием метода .__init__() :
Когда создается подкласс неизменяемого встроенного типа данных, то получаем ошибку. Часть проблемы в том, что значение задается при создании, а менять его при инициализации уже поздно. Кроме того, функция float.__new__() вызывается, как говориться "под капотом", и она не обрабатывает дополнительные аргументы так же, как object.__new__() . Это то, что вызывает ошибку в этом примере.
Чтобы обойти эту проблему, можно инициализировать объект во время создания с помощью .__new__() вместо переопределения в .__init__() .
В этом примере .__new__() выполняет три шага:
- метод создает новый экземпляр текущего класса cls , вызывая super().__new__() . На этот раз вызов возвращается к float.__new__() , который создает новый экземпляр и инициализирует его, используя значение в качестве аргумента.
- метод настраивает новый экземпляр, добавляя к нему атрибут .unit .
- возвращает новый экземпляр.
Теперь класс Distance работает, как и ожидалось, позволяя использовать атрибут экземпляра для хранения единиц измерения. В отличие от значения float , хранящегося в экземпляре Distance атрибут .unit является изменяемым.
Метод .__new__() фабрика случайных объектов.
Создание классов, возвращающие экземпляры другого класса может вызвать создание специальной реализации метода .__new__() . При создании классов подобного рода нужно быть осторожны, потому что в этом случае Python полностью пропускает этап инициализации. Таким образом, вы будете нести ответственность за перевод вновь созданного объекта в допустимое состояние, прежде чем использовать его в своем коде.
Следующий пример демонстрирует возврат экземпляров случайно выбранных классов:
В этом примере класс Pet предоставляет метод .__new__() , который создает новый экземпляр, случайным образом выбирая класс из списка существующих классов.
Использование класса Pet в качестве фабрики объектов домашних питомцев:
Каждый раз, когда создается экземпляр Pet , то в результате получается случайный объект из другого класса. Такое возможно, т. к. нет ограничений на объект, который может возвращать .__new__() . Использование .__new__() таким образом превращает класс в гибкую и мощную фабрику объектов, не ограниченную экземплярами самого себя.
Наконец, обратите внимание, что метод класса Pet.__init__() никогда не запускается. Это происходит потому, что Pet.__new__() всегда возвращает объекты другого класса, а не самого Pet .
Создание "Singleton" класса.
Иногда нужно реализовать класс, который позволяет создавать только один экземпляр. Этот тип класса широко известен как "Singleton". В этой ситуации удобен метод .__new__() , потому что он может помочь ограничить количество экземпляров, которые может иметь данный класс.
Примечание. Большинство опытных разработчиков утверждают, что не нужно реализовывать шаблон проектирования "Singleton" в Python, если уже нет рабочего класса и нужно добавить функциональность шаблона поверх него. В остальных случаях можно использовать константу уровня модуля, чтобы получить ту же функциональность "Singleton" без необходимости писать относительно сложный класс.
Пример класса Singleton с использованием метода .__new__() , который позволяет создавать только один экземпляр за раз. Для реализации такого поведения, метод .__new__() проверяет наличие предыдущих экземпляров, кэшированных в атрибуте класса:
В этом примере класс Singleton имеет атрибут с именем ._instance , который по умолчанию имеет значение None и работает как кеш. Метод .__new__() проверяет, не существует ли предыдущий экземпляр, проверяя, что условие cls._instance равно None . Если это условие истинно, то блок кода if создает новый экземпляр Singleton и сохраняет его в cls._instance . Наконец, метод возвращает вызывающей стороне новый или существующий экземпляр.
Внимание! В приведенном выше примере Singleton не предоставляет реализацию .__init__() . Если когда-нибудь понадобится такой класс с методом .__init__() , то имейте в виду, что этот метод будет запускаться каждый раз, когда вы вызываете конструктор Singleton() . Такое поведение может вызвать непредсказуемые эффекты инициализации и ошибки.
ProgHub | Тестирование для программистов запись закреплена
Конструктор никогда не возвращает явный тип данных
Конструктор класса по идее возвращает тип данных класса который создаётся, разве нет?
var A = new List();
И как я это вижу, var определит тип данных именно по типу данных возвращенных от конструктора
Руслан Абаев
Владислав, пусть дано:
class A <>
class B : A <>
Строка:
var b = new B();
Показать полностью.
не сработает
Потому что переменной b можно назначить тип как a:
A b = new B();
так и b:
B b = new B();
Так что данный пример не подходит и по мне конструктор ничего не возвращает
Руслан, конструктор по факту метод и если он ничего не возвращает, то метод принимающий в качестве аргумента некий тип данных не принял бы за аргумент new «некий тип данных», а он примет, может конечно это магия “new”, но я если честно не уверен
Руслан Абаев
Владислав, перечитал вопрос, перечитал твой ответ
Ты полностью прав, за исключением случая, который я описал выше
Руслан, конкретно ваш случай аргументируется явным указанием типов данных и неявному преобразованию возможному за счет полиморфизма( вернее даже за счет наследования ), но все же полиморфизм( кажется параметрическим его называют )
Зависит от языка программирования. В ооп яп, который я только что придумал, конструктор класса всегда возвращает явный тип данных.
В следующих разделах описываются стандартные типы, встроенные в интерпретатор.
Основные встроенные типы — это числа, последовательности, сопоставления, классы, экземпляры и исключения.
Некоторые классы коллекций изменяемы. Методы, которые добавляют, вычитают или переупорядочивают свои элементы на месте и не возвращают конкретный элемент, никогда не возвращают сам экземпляр коллекции, а только None .
Некоторые операции поддерживаются несколькими типами объектов; в частности, практически все объекты можно сравнивать на равенство, проверять на истинность и преобразовывать в строку (с помощью функции repr() или немного другой функции str() ). Последняя функция используется неявно, когда объект записывается функцией print() .
Проверка истинности¶
Любой объект можно проверить на предмет истинности, для использования в условиях if или while или в качестве операнда логических операций ниже.
По умолчанию объект считается истинным, если его класс не определяет метод __bool__() , который возвращает False , или метод __len__() , который возвращает ноль при вызове с объектом. [1] Далее большинство встроенных объектов, считающихся ложными:
- константы, определенные как ложные: None и False .
- ноль любого числового типа: 0 , 0.0 , 0j , Decimal(0) , Fraction(0, 1)
- пустые последовательности и коллекции: '' , () , [] , <> , set() , range(0)
Операции и встроенные функции, у которых есть логический результат, всегда возвращают 0 или False для ложных и 1 или True для истинных, если не указано иное. (Важное исключение: логические операции or и and всегда возвращают один из своих операндов.)
Логические операции — and , or , not ¶
Логические операции, упорядоченные по возрастанию приоритета:
| Операция | Результат | Примечание |
|---|---|---|
| x or y | если x false, тогда y, иначе x | (1) |
| x and y | если x false, тогда x, иначе y | (2) |
| not x | если x false, тогда True , иначе False | (3) |
- Оператор короткого замыкания, поэтому он вычисляет второй аргумент только в том случае, если первый является ложным.
- Оператор короткого замыкания, поэтому он вычисляет второй аргумент, только если первый истина.
- У not более низкий приоритет, чем у небулевых операторов, поэтому not a == b интерпретируется как not (a == b) , а a == not b является синтаксической ошибкой.
Сравнения¶
В Python есть восемь операций сравнения. Все они имеют одинаковый приоритет (который выше, чем у логических операций). Сравнения можно связывать произвольно; например, x < y y вычисляется только один раз (но в обоих случаях z не вычисляется вообще, когда x < y оказывается ложным).
В таблице приведены операции сравнения:
| Операция | Значение |
|---|---|
| строго меньше, чем | |
| меньше или равно | |
| > | строго больше, чем |
| >= | больше или равно |
| == | равно |
| != | не равно |
| is | идентичность объекта |
| is not | отрицание идентичности объекта |
Объекты разных типов, кроме разных числовых типов, никогда не сравниваются как равные. Оператор == определен всегда, но для некоторых типов объектов (например, объектов класса) эквивалентен is . Операторы < , и >= определены только там, где они имеют смысл; например, они вызывают исключение TypeError , когда один из аргументов является комплексным числом.
Неидентичные экземпляры класса обычно сравниваются как неравные, если класс не определяет метод __eq__() .
Экземпляры класса не могут быть упорядочены относительно других экземпляров того же класса или других типов объектов, если только класс не определяет достаточное количество методов __lt__() , __le__() , __gt__() и __ge__() (в общем случае достаточно __lt__() и __eq__() , если вам нужны обычные значения операторов сравнения).
Поведение операторов is и is not не может быть изменено; также они могут применяться к любым двум объектам и никогда не вызывать исключения.
Ещё две операции с таким же синтаксическим приоритетом, in и not in , поддерживаются итерируемыми типами или реализуют метод __contains__() .
Числовые типы — int , float , complex ¶
Существует три различных числовых типа: целочисленные, с плавающей точкой и комплексные числа. Кроме того, логические значения — это подтип целых чисел. У целых чисел неограниченная точность. Числа с плавающей запятой обычно реализуются с использованием double в C; информация о точности и внутреннем представлении чисел с плавающей запятой для компьютера, на которой выполняется ваша программа, доступна в sys.float_info . Комплексные числа содержат действительную и мнимую части, каждое из которых является числом с плавающей запятой. Чтобы извлечь эти части из комплексного числа z, используйте z.real и z.imag . (Стандартная библиотека включает дополнительные числовые типы fractions.Fraction для рациональных чисел и decimal.Decimal для чисел с плавающей запятой с определяемой пользователем точностью.)
Числа создаются числовыми литералами или в результате встроенных функций и операторов. Неукрашенные целочисленные литералы (включая шестнадцатеричные, восьмеричные и двоичные числа) отдают целые числа. Числовые литералы, содержащие десятичную точку или знак экспоненты, отдают числа с плавающей запятой. Добавление 'j' или 'J' к числовому литералу отдаёт мнимое число (комплексное число с нулевой действительной частью), которое вы можете добавить к целому числу или с плавающей запятой, чтобы получить комплексное число с действительной и мнимой частями.
Python полностью поддерживает смешанную арифметику: когда у бинарного арифметического оператор есть операнды разных числовых типов, операнд с «более узким» типом расширяется до операнда другого типа, где целое число уже, чем с плавающей запятой, которое уже, чем комплексное. Сравнение чисел разных типов ведёт себя так, как если бы сравнивались точные значения этих чисел. [2]
Конструкторы int() , float() и complex() могут использоваться для создания чисел определенного типа.
Все числовые типы (кроме сложных) поддерживают следующие операции (о приоритетах операций см. Приоритет оператора ):
| Операция | Результат | Примечания | Полная документация |
|---|---|---|---|
| x + y | сумма x и y | ||
| x - y | разница x и y | ||
| x * y | умножение x и y | ||
| x / y | частное от x и y | ||
| x // y | целочисленное частное x и y | (1) | |
| x % y | оставшаяся часть x / y | (2) | |
| -x | измененный x | ||
| +x | x без изменений | ||
| abs(x) | абсолютное значение или величина x | abs() | |
| int(x) | x конвертируется в целое число | (3)(6) | int() |
| float(x) | x преобразован в число с плавающей точкой | (4)(6) | float() |
| complex(re, im) | комплексное число с действительной частью re, мнимая часть im. im по умолчанию ноль. | (6) | complex() |
| c.conjugate() | сопряжение комплексного числа c | ||
| divmod(x, y) | пара (x // y, x % y) | (2) | divmod() |
| pow(x, y) | х в степени у | (5) | pow() |
| x ** y | х в степени у | (5) |
Также называется целочисленным делением. Результирующее значение — целое число, хотя тип результата не обязательно должен быть int. Результат всегда округляется до минус бесконечности: 1//2 — это 0 , (-1)//2 — это -1 , 1//(-2) — это -1 , а (-1)//(-2) — это 0 .
Не для комплексных чисел. Вместо этого конвертируйте в числа с плавающей запятой, используя abs() , если это необходимо.
Преобразование из числа с плавающей запятой в целое число может округляться или усекаться, как в C; см. функции math.floor() и math.ceil() для чётко определенных преобразований.
float также принимает строки «nan» и «inf» с необязательным префиксом «+» или «-» для Not a Number (NaN) и положительной или отрицательной бесконечности.
Python определяет pow(0, 0) и 0 ** 0 как 1 , что является обычным для языков программирования.
Допустимые числовые литералы включают цифры от 0 до 9 или любой Юникод эквивалент (кодовые точки со свойством Nd ).
См. стандарт для получения полного списка кодовых точек со свойством Nd .
Все типы numbers.Real ( int и float ) также включают следующие операции:
| Операция | Результат |
|---|---|
| math.trunc(x) | x усечено до Integral |
| round(x[, n]) | x округляется до n цифр, округление половины до чётной. Если n пропущено, значение по умолчанию равно 0. |
| math.floor(x) | большее Integral x |
| math.ceil(x) | меньшее Integral >= x |
Дополнительные числовые операции см. в модулях math и cmath .
Побитовые операции с целыми типами¶
Побитовые операции имеют смысл только для целых чисел. Результат поразрядных операций вычисляется так, как если бы они выполнялись с дополнением до двух с бесконечным числом битов знака.
Приоритеты двоичных побитовых операций ниже, чем у числовых операций, и выше, чем у сравнений; у унарной операции ~ тот же приоритет, что и у других унарных числовых операций ( + и - ).
В этой таблице перечислены побитовые операции, отсортированные по возрастанию приоритета:
| Операция | Результат | Примечания |
|---|---|---|
| x | y | побитовое или x и y | (4) |
| x ^ y | побитовое исключающее или x и y | (4) |
| x & y | побитовое и x и y | (4) |
| x | сдвинуть x влево на n бит | (1)(2) |
| x >> n | сдвинуть x вправо на n бит | (1)(3) |
| ~x | инверсия бит x |
- Отрицательный счётчик сдвигов недопустим и вызывает исключение ValueError .
- Сдвиг влево на n битов эквивалентен умножению на pow(2, n) .
- Сдвиг вправо на n битов эквивалентен делению с округлением вниз на pow(2, n) .
- Выполнение этих вычислений по крайней мере с одним дополнительным битом расширения знака в конечном представлении с двумя дополнениями (рабочая разрядность 1 + max(x.bit_length(), y.bit_length()) или более) достаточно для получения того же результата, как если бы было бесконечное количество битов знака.
Дополнительные методы для целочисленных типов¶
Тип int реализует numbers.Integral абстрактный базовый класс . Кроме того, он предоставляет ещё несколько методов:
Возвращает количество битов, необходимых для представления целого числа в двоичном формате, исключая знак и ведущие нули:
Конструктор в Python – это особый тип метода (функции), который используется для инициализации членов экземпляра класса.
В C ++ или Java конструктор имеет то же имя, что и его класс, в Python конструктор обрабатывается по-разному. Он используется для создания объекта.
Конструкторы бывают двух типов:
- Параметризованный конструктор
- Непараметрический конструктор
Определение конструктора выполняется, когда мы создаем объект этого класса. Конструкторы также проверяют, что у объекта достаточно ресурсов для выполнения любой задачи запуска.
Создание конструктора на Python
В Python метод __init __() имитирует конструктор класса. Этот метод вызывается при создании экземпляра класса. Он принимает ключевое слово self в качестве первого аргумента, который позволяет получить доступ к атрибутам или методу класса.
Мы можем передать любое количество аргументов во время создания объекта класса, в зависимости от определения __init __(). В основном он используется для инициализации атрибутов класса. У каждого класса должен быть конструктор, даже если он просто полагается на конструктор по умолчанию.
Рассмотрим следующий пример для инициализации атрибутов класса Employee при работе с конструкторами в Python.
Подсчет количества объектов класса
Конструктор вызывается автоматически, когда мы создаем объект класса. Рассмотрим следующий пример.
Непараметрический
Непараметрический конструктор используется, когда мы не хотим манипулировать значением, или конструктором, который имеет только self в качестве аргумента. Разберем на примере.
Параметризованный конструктор Python
У параметризованного конструктора есть несколько параметров вместе с самим собой.
Конструктор Python по умолчанию
Когда мы не включаем конструктор в класс или забываем его объявить, он становится конструктором по умолчанию. Он не выполняет никаких задач, а инициализирует объекты. Рассмотрим пример.
Более одного конструктора в одном классе
Давайте посмотрим на другой сценарий, что произойдет, если мы объявим два одинаковых конструктора в классе.
В приведенном выше коде объект st вызвал второй конструктор, тогда как оба имеют одинаковую конфигурацию. Первый метод недоступен для объекта st. Внутренне объект класса всегда будет вызывать последний конструктор, если у класса есть несколько конструкторов.
Примечание. Перегрузка конструктора в Python запрещена.
Встроенные функции классов Python
Встроенные функции, определенные в классе, описаны в следующей таблице.
| SN | Функция | Описание |
|---|---|---|
| 1 | getattr(obj,name,default) | Используется для доступа к атрибуту объекта. |
| 2 | setattr(obj, name,value) | Она используется для установки определенного значения для определенного атрибута объекта. |
| 3 | delattr (obj, name) | Необходима для удаления определенного атрибута. |
| 4 | hasattr (obj, name) | Возвращает истину, если объект содержит определенный атрибут. |
Встроенные атрибуты класса
Наряду с другими атрибутами класс Python также содержит некоторые встроенные атрибуты класса, которые предоставляют информацию о классе.
В Python нам не нужно указывать тип переменной, потому что Python – это язык вывода и достаточно умен, чтобы получить тип переменной.
Имена переменных могут состоять из букв и цифр, но они должны начинаться с буквы или символа подчеркивания. Для имени рекомендуется использовать строчные буквы. Rahul и rahul – две разные переменные.
Что такое переменная в Python?
Переменная в Python – это имя, которое используется для обозначения ячейки памяти. Переменные также известны как идентификаторы и используются для хранения значений.
Наименование идентификатора
Переменные – это пример идентификаторов. Идентификатор используется для распознавания литералов в программе. Правила присвоения имени идентификатору приведены ниже.
Объявление переменной и присвоение значений
Python не обязывает нас объявлять переменную перед ее использованием в приложении. Это позволяет нам создавать переменную в нужное время.
Нам не нужно явно объявлять переменную в Python. Когда мы присваиваем переменной какое-либо значение, эта переменная объявляется автоматически. Оператор равенства(=) используется для присвоения значения переменной.
Ссылки на объекты
Когда мы объявляем переменную, необходимо понимать, как работает интерпретатор Python. Процесс обработки переменных несколько отличается от многих других языков программирования.
Python – это объектно-ориентированный язык программирования; каждый элемент данных принадлежит к определенному типу класса. Рассмотрим следующий пример.
Объект Python создает целочисленный объект и отображает его на консоли. В приведенном выше операторе печати мы создали строковый объект. Давайте проверим его тип с помощью встроенной функции Python type().
В Python переменные – это символическое имя, которое является ссылкой или указателем на объект. Переменные используются для обозначения объектов этим именем.
Давайте разберемся в следующем примере:
На изображении выше переменная a относится к целочисленному объекту.
Предположим, мы присвоили целочисленное значение 50 новой переменной b.
Переменная b относится к тому же объекту, на который указывает a, поскольку Python не создает другой объект.
Присваиваем новое значение b. Теперь обе переменные будут ссылаться на разные объекты.
Python эффективно управляет памятью, если мы присвоим одной и той же переменной два разных значения.
Идентичность объекта
В Python каждый созданный объект уникально идентифицируется в Python. Python гарантирует, что два объекта не будут иметь одинаковый идентификатор. Встроенная функция id() используется для распознавания идентификатора объекта. Рассмотрим следующий пример.
Мы присвоили b = a, a и b обе точки на один и тот же объект. Когда мы проверили их с помощью функции id(), она вернула то же число. При a = 500 функция ссылается на новый идентификатор объекта.
Имена переменных
Мы уже обсуждали, как объявить допустимую переменную. Имена переменных могут быть любой длины, могут иметь заглавные и строчные буквы(от A до Z, от a до z), цифру(0-9) и символ подчеркивания(_). Рассмотрим следующий пример правильных имен переменных.
Рассмотрим следующее допустимое имя переменных.
В приведенном выше примере мы объявили несколько допустимых имен переменных, таких как name, _name_ и т. д. Но такие имена не рекомендуется присваивать, потому что, когда мы пытаемся прочитать код, это может создать путаницу. Имя переменной должно быть описательным, чтобы код был более читабельным.
Ключевые слова из нескольких слов могут быть созданы следующим способом.
- Camel Case – каждое слово или сокращение в середине начинается с заглавной буквы, пробелов нет. Например – nameOfStudent, valueOfVaraible и т. д.
- Pascal Case – это то же самое, что и Camel Case, но здесь первое слово заглавное. Например – NameOfStudent и т. д.
- Snake Case – слова разделяются подчеркиванием. Например – name_of_student и т. д.
Множественное присвоение
Python позволяет нам присваивать значение нескольким переменным в одном операторе, что также известно как множественное присваивание.
Мы можем применить несколько присваиваний двумя способами: либо назначив одно значение нескольким переменным, либо назначив несколько значений нескольким переменным. Рассмотрим следующий пример.
1. Присвоение одного значения нескольким переменным:
2. Присвоение нескольких значений нескольким переменным:
Значения будут присвоены в порядке появления переменных.
Типы переменных Python
В Python есть два типа переменных – локальная переменная и глобальная переменная. Давайте в них разберемся.
Локальная переменная
Локальные переменные – это переменные, которые объявлены внутри функции и имеют область видимости внутри функции.
В приведенном выше коде мы объявили функцию с именем add() и присвоили ей несколько переменных. Эти переменные будут называться локальными переменными, которые имеют область видимости только внутри функции. Если мы попытаемся использовать их вне функции, мы получим следующую ошибку.
Мы пытались использовать локальные переменные вне их области видимости; программа выдала NameError.
Глобальные переменные
Глобальные переменные могут использоваться во всей программе, и их область действия распространяется на всю программу. Мы можем использовать глобальные переменные внутри или вне функции.
Переменная, объявленная вне функции, по умолчанию является глобальной переменной. Python предоставляет ключевое слово global для использования глобальной переменной внутри функции. Если мы не используем ключевое слово global, функция рассматривает ее как локальную переменную. Давайте разберемся в следующем примере.
В приведенном выше коде мы объявили глобальную переменную x и присвоили ей значение. Затем мы определили функцию и получили доступ к объявленной переменной, используя ключевое слово global внутри функции. Теперь мы можем изменить значение. Затем мы присвоили переменной x новое строковое значение. Теперь мы вызвали функцию и приступили к печати x. Она напечатала новое присвоенное значение x.
Удаление переменных
Мы можем удалить переменную с помощью ключевого слова del. Синтаксис приведен ниже.
В следующем примере мы создаем переменную x и присваиваем ей значение. Мы удалили переменную x и напечатали ее, получаем ошибку «переменная x не определена». Переменная x больше не будет использоваться в будущем.
Максимально возможное значение переменной в Python
В отличие от других языков программирования, Python не имеет типов данных long int или float. Он обрабатывает все целочисленные значения как тип данных int. Здесь возникает вопрос: какое максимально возможное значение может содержать переменная в Python? Рассмотрим следующий пример.
Как видно из приведенного выше примера, мы присвоили переменной x большое целочисленное значение и проверили ее тип. Он напечатал class . Следовательно, нет ограничения числа битов, и мы можем расширить до предела памяти.
Python не имеет специального типа данных для хранения больших чисел.
Печать одиночных и множественных переменных в Python
Мы можем распечатать несколько переменных в одном операторе печати. Ниже приведен пример одно- и многократной печати значений.
Читайте также: