


Mengapa Pembolehubah Global Dianggap Memudaratkan dalam Pengaturcaraan?
Mengapa Pembolehubah Global Terkenal Jahat dalam Pengaturcaraan
Persoalan mengapa pembolehubah global dianggap memudaratkan dalam pengaturcaraan, terutamanya dalam Python, telah mencetuskan banyak perbahasan. Walaupun tidak eksklusif untuk Python, pembolehubah global menimbulkan cabaran yang boleh menjejaskan kualiti kod dan membawa kepada isu tersembunyi.
Pembolehubah global, tidak seperti pembolehubah tempatan, wujud di luar skop fungsi atau kelas tertentu, menjadikannya boleh diakses dari mana-mana sahaja dalam program tersebut. Akses tanpa had ini boleh memperkenalkan kesan sampingan yang tidak diingini yang sukar dikesan dan boleh melumpuhkan kebolehbacaan kod.
Satu kebimbangan utama dengan pembolehubah global ialah ia boleh membawa kepada kod Spaghetti, di mana aliran program menjadi kusut dan sukar untuk mengemudi. Memandangkan pembolehubah global boleh diubah suai dari pelbagai tempat tanpa menyatakan dengan jelas caranya, ia boleh menjadi mencabar untuk membongkar perhubungan sebab dan akibat yang sebenar.
Selain itu, pembolehubah global melanggar prinsip modulariti dan enkapsulasi, yang menggalakkan pemecahan kod ke dalam unit serba lengkap. Dengan membenarkan fungsi dan kelas mengubah suai pembolehubah global secara langsung, ia melemahkan idea modul yang berbeza dan kohesif, menjadikan kod lebih rapuh dan terdedah kepada ralat.
Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa pemalar global, yang mewakili data tidak boleh diubah boleh diakses dari mana-mana sahaja, berbeza daripada pembolehubah global. Pengaturcara sering memanfaatkan pemalar mengikut konvensyen untuk membezakannya daripada pembolehubah global umum.
Walaupun terdapat potensi kelemahan, terdapat senario di mana keadaan global (konsep yang lebih luas merangkumi pembolehubah global) boleh digunakan dengan bijak. Sebagai contoh, ia boleh mengoptimumkan algoritma, mengurangkan kerumitan, mendayakan caching atau memudahkan kemudahalihan kod daripada persekitaran yang penting.
Untuk mengurangkan risiko yang berkaitan dengan pembolehubah global, adalah disyorkan untuk meminimumkan penggunaannya dan memihak kepada penghantaran data yang jelas melalui parameter fungsi sebaliknya. Dengan mengehadkan skop pembolehubah, kod menjadi lebih telus, boleh diselenggara dan kurang terdedah kepada kesan sampingan yang tidak dijangka.
Untuk penerokaan lanjut tentang topik ini dan konsep asas kesan sampingan, adalah sangat disyorkan untuk menyelidiki prinsip Pengaturcaraan Fungsian. Sumber seperti pautan yang disediakan boleh memberikan cerapan berharga tentang topik ini.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pembolehubah Global Dianggap Memudaratkan dalam Pengaturcaraan?. 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
