


Mengapa Kod Python 3 Saya Membuang `UnboundLocalError`?
Rujukan Pembolehubah Tidak Selesai: Memahami 'UnboundLocalError' dalam Python 3
Coretan kod yang disediakan telah menemui pengecualian 'UnboundLocalError', menunjukkan bahawa ia merujuk pembolehubah tempatan ('Var1') sebelum memberikannya a nilai. Ini berlaku apabila nama pembolehubah diisytiharkan dalam fungsi, tetapi tiada nilai diberikan kepadanya sebelum penggunaannya.
Untuk membetulkan ralat ini, kami menyelidiki lebih mendalam tentang nuansa skop pembolehubah dalam Python 3. Manakala kod pada mulanya mengisytiharkan 'Var1' sebagai pembolehubah global, pernyataan tugasan 'Var1 -= 1' dalam fungsi mencipta pembolehubah tempatan yang dipanggil 'Var1'. Ini mengubah suai pembolehubah setempat kepada fungsi, bukan yang global yang diisytiharkan di luar.
Untuk menggunakan pembolehubah global dalam fungsi, Python 3 menyediakan kata kunci 'global'. Dengan menambah 'global Var1, Var2' pada permulaan fungsi, kami menyatakan dengan jelas bahawa kami berhasrat untuk merujuk pembolehubah global bernama 'Var1' dan 'Var2' dalam skop fungsi. Ini menghalang penciptaan pembolehubah tempatan dengan nama yang sama, sekali gus menyelesaikan 'UnboundLocalError'.
Dalam Python 3, pernyataan 'nonlocal' juga wujud untuk memanipulasi pembolehubah yang ditakrifkan dalam skop yang disertakan. Walau bagaimanapun, 'nonlocal' biasanya digunakan apabila fungsi bersarang, yang tidak berlaku dalam kod yang disediakan.
Untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang skop pembolehubah dan pengendalian ralat, tapak web Python dan dokumentasi berkaitan berfungsi sebagai sumber yang berharga. Dengan memahami prinsip rujukan pembolehubah dan memanfaatkan kata kunci yang sesuai, pembangun Python boleh mengurus skop pembolehubah dengan berkesan dan mengelakkan ralat masa jalan tersebut.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Kod Python 3 Saya Membuang `UnboundLocalError`?. 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.
