


Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Suai Pembolehubah dalam Skop Bukan Global, Melampirkan dalam Python?
Mengubah Suai Pembolehubah dalam Bukan Global, Melampirkan Skop dalam Python
Apabila bekerja dengan fungsi bersarang, selalunya perlu untuk mengakses dan mengubah suai pembolehubah yang ditentukan dalam skop tertutup yang tidak global dan tidak boleh diakses melalui skop dinamik. Ini boleh memberikan cabaran dalam Python, yang melaksanakan skop leksikal.
Pertimbangkan contoh berikut:
def A(): b = 1 def B(): # Can access 'b' but cannot modify it directly print(b) B() A()
Dalam kod ini, pembolehubah b ditakrifkan dalam skop yang disertakan B() fungsi. Walau bagaimanapun, percubaan untuk mengubah suai b secara langsung dalam B() menghasilkan UnboundLocalError kerana ia tidak diisytiharkan sebagai setempat kepada B().
Untuk menangani perkara ini, Python menawarkan dua penyelesaian:
Python 3: Gunakan Kata Kunci bukan tempatan
Pada Python 3, kata kunci bukan tempatan membenarkan anda untuk mengubah suai pembolehubah dalam skop tertutup yang terdekat tidak termasuk global. Begini cara untuk menggunakannya:
def foo(): a = 1 def bar(): nonlocal a a = 2 bar() print(a) # Output: 2
Dalam contoh ini, kata kunci bukan tempatan menjadikan pembolehubah bukan setempat dalam fungsi bar(), membolehkan pengubahsuaiannya.
Python 2 : Gunakan Objek Boleh Ubah
Pada Python 2, apabila bukan tempatan tidak tersedia, anda boleh gunakan objek boleh ubah, seperti senarai atau kamus. Daripada menetapkan semula pembolehubah, anda boleh mengubah nilai objek:
def foo(): a = [] def bar(): a.append(1) bar() bar() print(a) # Output: [1, 1]
Di sini, pembolehubah boleh berubah dan fungsi bar() boleh mengubah suai nilainya dengan menambahkan pada senarai.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Suai Pembolehubah dalam Skop Bukan Global, Melampirkan dalam Python?. 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.
