
python是一款功能强大的数据分析工具,上手比较简单,因此现在很多人都在学习和使用python。要想熟练应用python到工作和生活中,必须掌握python的基础知识,今天小编就与大家分享python 为什么用 # 号作注释符,希望对大家学习和使用python有所帮助。
文章来源: Python猫
作者:豌豆花下猫
关于编程语言中的注释,其重要性基本上已为大家所共识。
然而关于注释的规范,这个话题就像我们之前聊过的缩进、终止符和命名方式一样,众口难调。
注释符通常可分为两种,即行注释与块注释(inline/block),它们在不同的编程语言中的符号可谓让人眼花缭乱。
比如行注释符,它至少有以下的 17 种之多(出自维基百科):
其中两个最大的阵营分别是“//”与“#”号:
那么,Python 为什么用“#”号作注释符,而不是“//”呢?
这个问题恐怕没办法从解析的效率、符号的辨识度和输入的便利性等方面回答,因为它们基本上没有区别。
我没有找到官方的解释,但是从这些注释符的阵营中,已经不难得出一个较为合理的解释:
Python 在创造之初,从 C 和 Shell 语言中借鉴了不少东西,但它是一种脚本语言,因此在注释符这个最为基础的语言要素上,就偏向了脚本语言的传统。
在某些“类脚本语言”中,比如 yaml、conf 和 ini 等格式的配置文件,它们大多也是采用脚本语言的“#”号作为注释符。
所以,Python 行内注释符的选择,大概可以归结为一种历史原因,即借鉴了 Shell 脚本语言的写法。
相比于行注释符的多样,块注释符更加是让人眼花缭乱:
大多数写法是我从未见过的,有些甚至是难以忍受的,槽点太多!
在这份表格里,我们看不到 Python,因为从严格意义上讲,Python 并没有块注释符!
一般而言,我们在连续的每行内容前面加“#”号,达到块注释的效果。块注释被看作是多个行注释。
PEP-8 中是这么建议的:
Each line of a block comment starts with a # and a single space (unless it is indented text inside the comment).
有人曾在 Twitter 上发问,为什么 Python 没有块注释符?
Guido 回复称,可以将多行字符串用作块注释:
Python 的多行字符串用三对单引号或双引号表示,它还可以用作文档字符串(即Documentation Strings,简写docstrings)。
但是,将它当做多行注释符使用,在语义上则有点怪怪的——它表示的是一段字符串,虽然没有赋值给变量,不会生成代码,但是它并非语义上的注释。
由于脚本语言的特性,它允许我们写一段“无根的字符串”,在语法上没有问题,也没有负作用(negative effects),但是,如果把它作为注释使用,这就是一种副作用(side effects)了。
从这点上考虑,我虽然不反对有人把多行字符串写法用作块注释,但是我会更推荐大家使用“#”号作注释。
另外,对于无用的代码,最好的做法就是直接删除,如果后续发现有需要,再回退修改。详细的多行注释尽量放在文档字符串中,这样在核心代码中就会很少出现多行注释的情况了。
对于 Python 的注释符用法,大家是怎么想的呢?欢迎留言交流。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28