


Mengapakah Contoh Penutupan Python Ini Mencetak \'4 4 4\' Daripada \'0 2 4\'?
Memahami Penutupan Leksikal: Teka-teki Python
Dalam bidang pengaturcaraan berfungsi, penutupan leksikal memainkan peranan yang penting. Walau bagaimanapun, bahasa pengaturcaraan tertentu boleh memperkenalkan kerumitan dalam memahami tingkah laku mereka. Python, misalnya, menawarkan teka-teki menarik yang menggambarkan interaksi penutupan dan persekitaran.
Coretan kod Python berikut berfungsi sebagai contoh:
flist = [] for i in xrange(3): def func(x): return x * i flist.append(func) for f in flist: print f(2)
Kod ini secara mengejutkan mencetak "4 4 4" dan bukannya "0 2 4" yang dijangkakan. Walaupun pada mulanya seseorang mungkin mengesyaki bahawa pembolehubah global i dikongsi antara fungsi, masalah ini berterusan walaupun i diisytiharkan secara setempat dalam fungsi bersarang.
Kunci untuk memahami tingkah laku ini terletak pada konsep penutupan. Dalam Python, setiap fungsi bersarang mengekalkan penutupan skop yang mengandunginya. Dalam kes ini, fungsi bersarang berkongsi penutupan persekitaran global, termasuk pembolehubah boleh ubah i. Memandangkan i diubah suai semasa gelung, semua fungsi merujuk kepada nilai yang diubah suai.
Untuk memintas isu ini dan memastikan tingkah laku yang diingini, seseorang boleh menggunakan pendekatan pencipta fungsi. Dengan menggunakan fungsi pencipta dan bukannya mencipta fungsi sebaris, persekitaran yang berbeza diwujudkan untuk setiap fungsi yang dicipta.
Berikut ialah contoh kod yang disemak:
flist = [] for i in xrange(3): def funcC(j): def func(x): return x * j return func flist.append(funcC(i)) for f in flist: print f(2)
Pendekatan ini berkesan menjana fungsi berasingan dengan penutupan unik, yang membawa kepada output yang dijangkakan "0 2 4".
Oleh itu, sementara penutupan menawarkan kuasa keupayaan, interaksi mereka dengan persekitaran boleh memperkenalkan kerumitan halus. Pertimbangan yang teliti terhadap skop dan nuansa penutupan adalah penting untuk memanfaatkan potensi sepenuhnya mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Contoh Penutupan Python Ini Mencetak \'4 4 4\' Daripada \'0 2 4\'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
