私の Python 3 コードが「UnboundLocalError」をスローするのはなぜですか?
未解決変数リファレンス: Python 3 の 'UnboundLocalError' について
提供されたコード スニペットで 'UnboundLocalError' 例外が発生しました。これは、次のことを示しています。値を割り当てる前に、ローカル変数 ('Var1') を参照します。これは、変数名が関数内で宣言されているが、使用前に値が割り当てられていない場合に発生します。
このエラーを修正するために、Python 3 の変数スコープの微妙な違いをさらに詳しく調べます。コードでは最初に「Var1」をグローバル変数として宣言し、関数内の代入ステートメント「Var1 -= 1」により「Var1」というローカル変数が作成されます。これにより、外部で宣言されたグローバル変数ではなく、関数に対してローカルな変数が変更されます。
関数内でグローバル変数を利用するために、Python 3 には 'global' キーワードが用意されています。関数の先頭に「global Var1, Var2」を追加することで、関数のスコープ内で「Var1」および「Var2」という名前のグローバル変数を参照するつもりであることを明示的に示します。これにより、同じ名前のローカル変数の作成が防止され、「UnboundLocalError」が解決されます。
Python 3 では、外側のスコープで定義された変数を操作するための「nonlocal」ステートメントも存在します。ただし、「非ローカル」は通常、関数をネストするときに使用されますが、提供されているコードには当てはまりません。
変数のスコープとエラー処理についてさらに詳しく知りたい場合は、Python Web サイトと関連ドキュメントが貴重なリソースとして役立ちます。変数参照の原則を理解し、適切なキーワードを活用することで、Python 開発者は変数のスコープを効果的に管理し、このような実行時エラーを回避できます。
以上が私の Python 3 コードが「UnboundLocalError」をスローするのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
