


Pourquoi les boucles « for » de Python laissent-elles les variables de boucle dans la portée ?
Portée des boucles 'for' de Python : comprendre la philosophie de conception
Bien que les règles de portée de Python pour les boucles 'for' soient généralement comprises, le raisonnement qui les sous-tend est resté un mystère. Cet article étudie la justification des décisions de conception qui ont conduit au comportement de cadrage actuel.
Considérez le code Python suivant :
for foo in xrange(10): bar = 2 print(foo, bar)
Une fois exécuté, ce code s'imprimera (9, 2 ). Ce comportement est surprenant car « foo » n'est utilisé que pour contrôler l'itération de la boucle et « bar » est défini dans la boucle. Logiquement, il semblerait inutile que « bar » soit accessible en dehors de la boucle et que la variable de contrôle de boucle « foo » reste dans la portée après la sortie de la boucle.
L'explication la plus plausible de ce choix de conception est la simplicité. . En gardant les règles de portée simples, Python maintient une grammaire claire et concise. Cette décision n’a pas empêché son adoption et la fonctionnalité a été largement acceptée par la communauté. L'attribution de variables dans les constructions de boucles ne nécessite pas de levée d'ambiguïté explicite de la portée. De plus, le mot-clé global fournit un moyen d'attribuer des variables à une portée globale.
Une discussion approfondie sur les règles de portée de Python peut être trouvée sur la liste de diffusion Python Ideas. Un argument notable est que le code existant repose souvent sur des variables de boucle conservant leurs valeurs après la sortie d'une boucle, ce qui est considéré comme une fonctionnalité souhaitable.
En conclusion, la philosophie de conception de Python pour la portée des boucles « for » donne la priorité à la simplicité, avec le but de maintenir une syntaxe claire et concise. Cette approche s'est avérée populaire au sein de la communauté Python, malgré certains inconvénients potentiels concernant les espaces de noms globaux encombrés et le suivi des erreurs.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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