


Warum geben in Schleifen erstellte Funktionen manchmal falsche Werte zurück?
Umgang mit der Funktionserstellung in Schleifen: Fehlerbehebung bei später Bindung
Beim Versuch, Funktionen innerhalb einer Schleife zu erstellen, tritt ein häufiges Problem auf. Im bereitgestellten Beispiel besteht das Ziel darin, drei Funktionen zu generieren, die jeweils 0, 1 und 2 zurückgeben. Am Ende geben jedoch alle drei Funktionen denselben Wert zurück (2). Dies geschieht aufgrund der späten Bindung, bei der die Funktionen ihre Auswertung der Variablen „i“ bis zum letztmöglichen Moment verschieben.
Grundlegendes zur späten Bindung
Im Code ohne den Fix:
for i in range(3): def f(): return i
Jedes „f“ sucht spät in der Ausführung der Schleife nach „i“, Zu diesem Zeitpunkt hat „i“ seinen endgültigen Wert von 2 erreicht. Folglich geben alle drei Funktionen 2 zurück, obwohl die Schleife beabsichtigt, Funktionen zu erstellen, die 0, 1 und 2 zurückgeben.
Behebung des Problems
Die Lösung für dieses Problem besteht darin, eine frühzeitige Bindung durchzusetzen. Dies kann erreicht werden, indem „i“ wie folgt als Argument an die Funktion „f“ übergeben wird:
for i in range(3): def f(i=i): return i
In diesem aktualisierten Code wird „i“ zum Zeitpunkt der Definition nachgeschlagen, wenn die Schleife ausgeführt wird und nicht zum Zeitpunkt des Aufrufs, wenn 'f' ausgeführt wird.
Alternative Lösung mit Abschlüssen
Ein anderer Ansatz besteht darin, einen Abschluss zu verwenden Erstellen Sie eine „Funktionsfabrik“:
def make_f(i): def f(): return i return f
Innerhalb der Schleife kann dann „f“ mit „f = make_f(i)“ erstellt werden. Dieser Ansatz gewährleistet auch eine frühe Bindung, da die Funktion „make_f“ den Wert von „i“ zum Definitionszeitpunkt an „f“ übergibt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum geben in Schleifen erstellte Funktionen manchmal falsche Werte zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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