


Variables locales dans les fonctions imbriquées
Les fonctions imbriquées offrent un moyen pratique d'encapsuler des fonctionnalités spécifiques dans une fonction parent. Cependant, leur comportement de fermeture peut introduire certaines complications en ce qui concerne l'accessibilité et la valeur des variables locales.
Problème :
Considérez l'extrait de code suivant :
from functools import partial class Cage(object): def __init__(self, animal): self.animal = animal def gotimes(do_the_petting): do_the_petting() def get_petters(): for animal in ['cow', 'dog', 'cat']: cage = Cage(animal) def pet_function(): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") yield (animal, partial(gotimes, pet_function)) funs = list(get_petters()) for name, f in funs: print(name + ":", f())
Le comportement souhaité est d'imprimer trois animaux différents (« vache », « chien », « chat ») pour chaque itération. Cependant, le programme n'imprime que « cat » pour toutes les itérations. Ce comportement contredit l'attente selon laquelle la cage de variable locale est associée à la fonction imbriquée.
Réponse :
Le malentendu réside dans l'hypothèse selon laquelle une fonction imbriquée stocke une référence aux variables locales de sa portée parent lorsqu'il est défini. En réalité, la fonction imbriquée recherche les variables de la portée parent uniquement lorsqu'elle est exécutée.
Dans cet exemple spécifique, la fermeture créée pour la fonction pet_fonction indexe la variable cage de la fonction get_petters. Lorsque la fonction pet_function est appelée, elle accède à la fermeture pour récupérer la valeur de cage. Cependant, à ce stade, la fonction get_petters est terminée et la variable cage a une valeur finale de « cat ». Par conséquent, tous les appels ultérieurs à n'importe quelle variation de pet_function renvoient la valeur « cat ».
Solutions de contournement :
Pour résoudre ce problème, vous pouvez utiliser diverses techniques pour garantir que le la fonction imbriquée accède à la valeur correcte de la cage :
- Fonction partielle : Utiliser functools.partial pour créer une nouvelle fonction avec une valeur fixe pour cage.
- Fonction étendue : Créez une nouvelle fonction dans la boucle pour garantir une portée unique pour chaque instance de pet_function.
- Valeur du paramètre par défaut : Transmettez la cage comme valeur de paramètre par défaut à pet_function.
En employant l'une de ces approches, vous pouvez vous assurer que la fonction imbriquée accède à la variable locale prévue pour chaque itération.
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!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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