


Mengapakah Gelung `for` Python Meninggalkan Pembolehubah Gelung dalam Skop?
Skop dalam Python 'untuk' Gelung: Memahami Falsafah Reka Bentuk
Walaupun peraturan skop Python untuk gelung 'untuk' secara amnya difahami, alasan di sebaliknya kekal sebagai misteri. Artikel ini menyiasat rasional di sebalik keputusan reka bentuk yang telah membawa kepada gelagat skop semasa.
Pertimbangkan kod Python berikut:
for foo in xrange(10): bar = 2 print(foo, bar)
Apabila dilaksanakan, kod ini akan dicetak (9, 2 ). Tingkah laku ini mengejutkan kerana 'foo' hanya digunakan untuk mengawal lelaran gelung, dan 'bar' ditakrifkan dalam gelung. Secara logiknya, nampaknya tidak perlu untuk 'bar' boleh diakses di luar gelung dan pembolehubah kawalan gelung 'foo' kekal dalam skop selepas gelung keluar.
Penjelasan paling munasabah untuk pilihan reka bentuk ini ialah kesederhanaan . Dengan mengekalkan peraturan skop dengan mudah, Python mengekalkan tatabahasa yang jelas dan ringkas. Keputusan ini tidak menghalang penerimaan dan ciri ini telah diterima secara meluas oleh komuniti. Menetapkan pembolehubah dalam binaan gelung tidak memerlukan nyahkekaburan skop yang jelas. Selain itu, kata kunci global menyediakan cara untuk menetapkan pembolehubah kepada skop global.
Perbincangan menyeluruh tentang peraturan skop Python boleh didapati pada senarai mel Idea Python. Satu hujah yang ketara ialah kod sedia ada sering bergantung pada pembolehubah gelung yang mengekalkan nilainya selepas keluar dari gelung, yang dianggap sebagai ciri yang diingini.
Kesimpulannya, falsafah reka bentuk Python untuk skop dalam gelung 'untuk' mengutamakan kesederhanaan, dengan matlamat mengekalkan sintaks yang jelas dan ringkas. Pendekatan ini telah terbukti popular dalam komuniti Python, walaupun terdapat beberapa potensi kelemahan berkaitan ruang nama global yang berantakan dan pengesanan ralat.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah Gelung `for` Python Meninggalkan Pembolehubah Gelung dalam Skop?. 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.

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.

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 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.
