In diesem Artikel wird die Suchreihenfolge des Python-Funktionsbereichs als Referenz vorgestellt. Der spezifische Inhalt lautet wie folgt:
1 Was ist LEGB?
L:interner Umfang der lokalen Funktion
E:interner Umfang der umschließenden Funktion und eingebettete Funktion
G:globaler globaler Bereich
B:eingebauter integrierter Bereich
2.Wofür wird LEGB verwendet?
Warum müssen wir das einführen? usw. Wie findet Python sie? Und in welcher Reihenfolge sucht Python? Hier ist eine Erklärung der Reihenfolge
3. Wie ist die Reihenfolge? Genau wie der Name ist Pythons Suche in Funktionen in 4 Typen unterteilt, die LEGB genannt werden, was genau ist entsprechend der Suche in dieser Reihenfolge.
Dann wird es umschlossen und dann zwischen dem Inneren der Funktion und der eingebetteten Funktion gesucht (bezieht sich auf die erneute Definition einer Funktion innerhalb der Funktion)
Zweitens ist es global, suchen Sie nach global
und schließlich eingebaut, eingebauter Bereich
4. Beispiel
ex1
passline = 60 def func(val): if val >= passline: print('pass') else: print('failed') func(89) '''''''''''' pass [Finished in 0.2s] ''''''''''''Die Python-Funktion sucht zunächst nach „lokal“. Es gibt keine Definition der Passline im lokalen Variablenbereich Es gibt keine eingebettete Funktion in der Funktion. Zu diesem Zeitpunkt beginnt Python, nach der globalen Definition von passline zu suchen.
ex2
def Max(val1, val2): return max(val1, val2) print(Max(90, 100)) ''''''''' 100 [Finished in 0.1s] '''''''''Die Max-Funktion ruft direkt eine andere auf Funktion mit dem Namen max() (beachten Sie, dass die Groß- und Kleinschreibung der beiden Funktionen unterschiedlich ist). Diese Funktion wurde nicht definiert, gehört jedoch zum vierten Typ, den wir oben erwähnt haben, und gehört zur integrierten Funktion, bei der es sich um eine Funktion handelt in der Python-Standardbibliothek integriert und kann direkt aufgerufen werden. Der letzte Schritt besteht darin, hier zu finden Beim zweiten Typ handelt es sich um eine eingebettete Funktion. Auch wenn eine Funktion innerhalb der Funktion erneut definiert wird, wird zunächst geprüft, ob in der lokalen Funktion eine Definition vorhanden ist. und dann schauen Sie sich die Funktion an. Gibt es eine Definition für diesen Typ, der „Closure“ genannt wird? Ich hoffe, Sie werden ihn lesen. Das Obige ist der gesamte Inhalt dieses Artikels. Ich hoffe, er wird für das Studium aller hilfreich sein. Weitere Artikel zur LEGB-Reihenfolge des Python-Funktionsumfangs finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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

WebStorm-Mac-Version
Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

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

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.