Python의 `for` 루프가 범위 내에 루프 변수를 남겨두는 이유는 무엇입니까?
Python 'for' 루프의 범위 지정: 디자인 철학 이해
'for' 루프에 대한 Python의 범위 지정 규칙은 일반적으로 이해되지만 그 뒤에 숨겨진 추론은 여전히 신비. 이 문서에서는 현재 범위 지정 동작을 초래한 디자인 결정의 근거를 조사합니다.
다음 Python 코드를 고려하세요.
for foo in xrange(10): bar = 2 print(foo, bar)
이 코드가 실행되면 (9, 2가 인쇄됩니다. ). 'foo'는 루프 반복을 제어하는 데만 사용되고 'bar'는 루프 내에서 정의되기 때문에 이 동작은 놀랍습니다. 논리적으로 'bar'가 루프 외부에서 액세스 가능하고 루프 제어 변수 'foo'가 루프 종료 후 범위 내에 남아 있는 것은 불필요해 보입니다.
이 디자인 선택에 대한 가장 그럴듯한 설명은 단순성입니다. . 범위 지정 규칙을 간단하게 유지함으로써 Python은 명확하고 간결한 문법을 유지합니다. 이 결정은 채택을 방해하지 않았으며 이 기능은 커뮤니티에서 널리 수용되었습니다. 루프 구성 내에서 변수를 할당하는 데에는 명시적인 범위 명확성이 필요하지 않습니다. 추가적으로, global 키워드는 전역 범위에 변수를 할당하는 수단을 제공합니다.
Python의 범위 지정 규칙에 대한 철저한 토론은 Python Ideas 메일링 목록에서 찾을 수 있습니다. 주목할만한 주장 중 하나는 기존 코드가 루프를 종료한 후 값을 유지하는 루프 변수에 의존하는 경우가 많다는 것인데, 이는 바람직한 기능으로 간주됩니다.
결론적으로 'for' 루프의 범위 지정에 대한 Python의 디자인 철학은 단순성을 우선시합니다. 명확하고 간결한 구문을 유지하는 것이 목표입니다. 이 접근 방식은 복잡한 전역 네임스페이스 및 오류 추적과 관련된 몇 가지 잠재적인 단점에도 불구하고 Python 커뮤니티에서 인기가 있는 것으로 입증되었습니다.
위 내용은 Python의 `for` 루프가 범위 내에 루프 변수를 남겨두는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
