


Comment éviter les erreurs de nom lors de l'appel de fonctions définies ultérieurement en Python ?
Fonctions de déclaration directe pour empêcher les erreurs de nom
Rencontrer des exceptions NameError lors de la tentative d'appel de fonctions définies plus tard dans le code peut être frustrant. Bien que l'ordre de définition de Python interdise généralement l'utilisation des fonctions avant leur déclaration, cette limitation peut être contournée à l'aide de techniques spécifiques.
Par exemple, pour trier une liste à l'aide d'une fonction cmp_configs personnalisée qui n'a pas encore été définie, la commande immédiate de Python La fonctionnalité de fonction peut être utilisée :
<code class="python">print("\n".join([str(bla) for bla in sorted(mylist, cmp=cmp_configs)])) def cmp_configs(x, y): ... # Function implementation</code>
Dans ce scénario, l'appel de fonction trié est enveloppé dans une fonction distincte, résolvant le besoin immédiat de la définition cmp_configs. Lorsque la fonction externe est appelée, sorted et cmp_configs auront été définis, garantissant une bonne exécution.
Une autre situation courante où la déclaration directe de fonctions est nécessaire est la récursivité. Prenons l'exemple suivant :
<code class="python">def spam(): if end_condition(): return end_result() else: return eggs() def eggs(): if end_condition(): return end_result() else: return spam()</code>
Lorsque nous rencontrons ce modèle de récursion, on pourrait supposer que déplacer la définition des œufs avant le spam résoudrait le problème. Cependant, en raison de la dépendance circulaire entre les deux fonctions, cette approche aboutit toujours à une NameError.
Pour résoudre cette situation spécifique, la fonction personnalisée peut être placée dans la fonction oeufs elle-même :
<code class="python">def eggs(): if end_condition(): return end_result() else: def spam(): if end_condition(): return end_result() else: return eggs() return spam() # Explicitly calling the inner 'spam' function</code>
Alternativement, le même résultat peut être obtenu en utilisant des expressions lambda :
<code class="python">def eggs(): if end_condition(): return end_result() else: return lambda: spam() # Returns a callable object that implements spam</code>
En résumé, tout en adhérant généralement au principe des définitions de fonctions précédant leur utilisation, il existe des scénarios dans lesquels la déclaration anticipée des fonctions est inévitable . En utilisant des fonctions immédiates ou des expressions lambda, les programmeurs peuvent contourner ces limitations et conserver la structure de code souhaitée sans compromettre la fonctionnalité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.
