


Mengapa Fungsi yang Ditakrifkan dalam Gelung Selalunya Mengembalikan Nilai yang Sama, dan Bagaimanakah Ini Boleh Dibetulkan?
Mencipta Fungsi Dalam Gelung: Menangani Isu Pengikatan Lewat
Apabila cuba mentakrifkan fungsi individu dalam gelung, adalah perkara biasa untuk menghadapi isu di mana semua fungsi mengembalikan nilai yang sama walaupun bertujuan untuk mewakili hasil yang unik. Fenomena ini, yang dikenali sebagai pengikatan lewat, berlaku kerana fungsi tidak menerima hujahnya sehingga ia dipanggil.
Pertimbangkan contoh berikut menggunakan gelung for:
functions = [] for i in range(3): def f(): return i functions.append(f)
Seperti yang ditulis, setiap fungsi mencari nilai sepadan i pada masa ia dipanggil. Walau bagaimanapun, selepas gelung telah dilaksanakan, semua fungsi akan merujuk nilai akhir i (2), menghasilkan output berikut:
print([f() for f in functions]) # Expected: [0, 1, 2] # Actual: [2, 2, 2]
Penyelesaian: Menguatkuasakan Pengikatan Awal
Untuk menangani isu ini, anda perlu memaksa pengikatan awal dengan memberikan hujah kepada fungsi pada masa definisi dan bukannya masa panggilan. Ini boleh dicapai dengan menambahkan argumen lalai pada definisi fungsi:
functions = [] for i in range(3): def f(i=i): return i functions.append(f)
Argumen lalai (dalam kes ini, i=i) dinilai apabila fungsi ditakrifkan, bukan apabila ia dipanggil. Ini memastikan setiap fungsi mengekalkan nilai hujah uniknya, menghasilkan output yang diingini:
print([f() for f in functions]) # Output: [0, 1, 2]
Pendekatan Alternatif Menggunakan Penutupan
Jika timbul kebimbangan terhadap potensi hujah tambahan untuk dihantar ke fungsi, pendekatan yang lebih terperinci boleh dilaksanakan menggunakan penutupan:
def make_f(i): def f(): return i return f
Dalam ini senario, kilang fungsi (make_f) dicipta. Dalam gelung, fungsi yang dikembalikan daripada make_f diberikan kepada pembolehubah f dan bukannya memanggil def f(): secara langsung. Pendekatan ini menjamin bahawa setiap fungsi mengekalkan nilai hujah eksklusifnya, seperti dalam penyelesaian pengikatan awal.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Fungsi yang Ditakrifkan dalam Gelung Selalunya Mengembalikan Nilai yang Sama, dan Bagaimanakah Ini Boleh Dibetulkan?. 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.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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 digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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.
