전역 변수는 항상 나쁜가요? 위험과 허용되는 용도에 대한 심층 분석
전역 변수의 위험: 종합 분석
코딩 방법이 빠르게 발전하는 동안 전역 변수 사용을 둘러싼 오래된 논쟁 지속됩니다. 코드 복잡성과 숨겨진 종속성에 대한 잠재성은 프로그래밍 커뮤니티에서 우려를 불러일으켰습니다. 이 기사에서는 Python(및 그 이상)에서 전역 변수가 코딩 죄악으로 널리 간주되는 이유를 자세히 설명합니다.
문제 이해: 전역 변수와 전역 상수
첫째, 전역 변수와 전역 상수를 구별하는 것이 중요합니다. 프로그램 내의 어느 지점에서나 수정될 수 있는 전역 변수와 달리 전역 상수는 해당 범위 전체에서 일정하게 유지됩니다. Python에서는 상수에 대문자 식별자를 사용하는 관례가 이를 구별하는 데 도움이 됩니다.
전역 변수의 악마 탐구
전역 변수에 대한 주요 주장은 그 성향에서 비롯됩니다. 숨겨진 부작용을 도입하여 함수의 동작을 예측하기 어렵게 만듭니다. 여러 함수가 동일한 전역 변수에 액세스하고 조작할 수 있으면 종속성을 추적하는 것이 힘든 작업이 되어 코드가 복잡해지고 이해하기 어려워집니다. 그 결과는 버그와 스파게티 코드의 온상이 되는 경우가 많습니다.
전역이 허용되는 경우: 정상적인 상태의 경우
그러나 전역 변수 거부는 그렇지 않습니다. 순수한. 함수형 프로그래밍 패러다임에서도 전역 상태를 올바르게 사용하는 것이 허용될 수 있습니다. 전역 상태를 허용하는 이유에는 알고리즘 최적화, 복잡성 감소, 캐싱 및 메모화가 포함됩니다. 명령형 코드베이스에서 구조를 이식할 때도 실용성이 중요합니다.
추가 연구를 통한 깨달음 추구
전역 변수에 대한 더 깊은 이해를 추구하든, 아니면 더 넓은 영역을 탐구하든 부작용, 수많은 리소스를 사용할 수 있습니다. 함수형 프로그래밍 원칙을 수용하면 복잡한 상태 관리에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
권장 자료:
- 전역 변수는 나쁘다 - Wiki Wiki Web
- 글로벌 상태가 왜 그렇게 사악한가요? - 소프트웨어 엔지니어링 스택 교환
- 전역 변수는 나쁜가요?
- 부작용(컴퓨터 공학) - Wikipedia
- 함수형 프로그래밍에서 부작용을 악으로 간주하는 이유는 무엇입니까? - 소프트웨어 엔지니어링 스택 교환
- 함수형 프로그래밍 - Wikipedia
위 내용은 전역 변수는 항상 나쁜가요? 위험과 허용되는 용도에 대한 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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.

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.

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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.

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
