


Mengapa Skop Pemahaman Senarai Python 2 Berbeza daripada Python 3?
Senarai Pemahaman: Sumber Skop yang Mengelirukan
Satu aspek aneh pemahaman senarai dalam Python 2 ialah interaksi luar biasa mereka dengan skop berubah-ubah. Khususnya, pembolehubah kawalan gelung bagi pemahaman senarai "bocor" ke dalam skop sekeliling, membawa kepada kemungkinan ralat dan kekeliruan.
Pertimbangkan kod berikut:
x = "original value" squares = [x**2 for x in range(5)] print(x) # Prints 4 in Python 2!
Dalam Python 2, ini kod secara tidak dijangka akan mencetak 4 dan bukannya "nilai asal". Ini kerana pembolehubah kawalan gelung x yang digunakan dalam pemahaman senarai membayangi sementara x yang ditakrifkan di luar pemahaman. Bayangan ini berterusan walaupun selepas pemahaman selesai.
Tingkah laku ini boleh menjadi punca kekecewaan yang ketara, kerana ia boleh memperkenalkan ralat halus dan sukar dinyahpepijat. Selain itu, ia menjejaskan kemudahan dan kesederhanaan yang biasanya dikaitkan dengan pemahaman senarai.
Walau bagaimanapun, dalam Python 3, tingkah laku ini telah ditangani. Senaraikan pemahaman tidak lagi membocorkan pembolehubah kawalan gelung ke dalam skop sekeliling. Ini membawanya selaras dengan ungkapan penjana, yang sentiasa berkelakuan dengan cara ini.
Menurut Guido van Rossum, pencipta Python, pelaksanaan asal pemahaman senarai yang bocor ialah "kompromi yang disengajakan" yang dibuat untuk mengoptimumkan prestasi mereka. Walau bagaimanapun, dalam Python 3, kompromi ini dianggap tidak perlu disebabkan oleh peningkatan prestasi.
Penghapusan gelagat bocor dalam Python 3 ini telah meningkatkan kebolehpercayaan dan ketekalan pemahaman senarai. Dengan menghapuskan potensi pembayang pembolehubah yang tidak diingini, pengaturcara kini boleh menggunakannya dengan lebih yakin.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Skop Pemahaman Senarai Python 2 Berbeza daripada Python 3?. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

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.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.
