


Manipulation globaler Variablen innerhalb von Funktionen
Bei der Arbeit mit Variablen innerhalb von Python-Funktionen ist es wichtig, den Umfang und die Lebensdauer von Variablen zu verstehen, um Fehler zu vermeiden. Dieser Artikel befasst sich mit den Mechanismen der Verwendung globaler Variablen innerhalb von Funktionen.
Erstellen und Verwenden globaler Variablen
Um eine globale Variable innerhalb einer Funktion zu verwenden, müssen Sie diese explizit deklarieren es als global innerhalb der Funktion. Dadurch können Sie den Wert der globalen Variablen ändern. Zum Beispiel:
globvar = 0 def set_globvar_to_one(): global globvar globvar = 1
In diesem Code wird die Variable globvar global deklariert. Innerhalb der Funktion set_globvar_to_one() verwenden wir das Schlüsselwort global, um sie als global zu deklarieren, sodass wir ihr einen Wert zuweisen können.
Globale Variablen in anderen Funktionen verwenden
Sobald eine globale Variable in einer Funktion deklariert ist, können Sie sie in anderen Funktionen verwenden, ohne sie global neu zu deklarieren. Sie können jedoch nur in anderen Funktionen auf den Wert der Variablen zugreifen. Um den Wert der Variablen in einer anderen Funktion zu ändern, müssen Sie sie innerhalb dieser Funktion als global deklarieren.
# Global declaration globvar = 0 # Function 1 def set_globvar_to_one(): global globvar globvar = 1 # Function 2 def print_globvar(): # No need to redeclare as global for reading print(globvar) # Function 3 def another_set_globvar(): global globvar globvar += 1
Globale Variablen über Module hinweg teilen
So teilen Sie eine globale Variable In allen Python-Modulen können Sie die folgenden Methoden verwenden:
- Ändern sys.modules: Greifen Sie auf das Modul zu, das die globale Variable enthält, und importieren Sie es in das aktuelle Modul. Verwenden Sie dann den Modulnamen als Präfix, um auf die Variable zuzugreifen.
- Verwenden Sie getattr: Verwenden Sie getattr(module, 'global_variable_name'), um vom aktuellen Modul aus auf die globale Variable zuzugreifen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich globale Variablen in Python-Funktionen manipulieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
