


Les périls des variables globales : une analyse complète
Alors que les pratiques de codage évoluent rapidement, le débat séculaire entourant l'utilisation des variables globales persiste. Leur potentiel de complexité de code et de dépendances cachées a suscité des inquiétudes au sein de la communauté des programmeurs. Cet article examine les raisons pour lesquelles les variables globales sont largement considérées comme un péché de codage en Python (et au-delà).
Comprendre le problème : variables globales et constantes globales
Premièrement, il est crucial de faire la différence entre les variables globales et les constantes globales. Contrairement aux variables globales, qui peuvent être modifiées à tout moment dans un programme, les constantes globales restent constantes dans toute leur portée. En Python, la convention consistant à utiliser des identifiants en majuscules pour les constantes permet de les distinguer.
Plonger dans les démons des variables globales
Le principal argument contre les variables globales découle de leur propension d'introduire des effets secondaires cachés, rendant difficile l'anticipation du comportement des fonctions. Lorsque plusieurs fonctions peuvent accéder et manipuler la même variable globale, le traçage des dépendances devient une tâche ardue, conduisant à un code complexe et incompréhensible. Le résultat est souvent un terrain fertile pour les bugs et le code spaghetti.
Quand Global est permis : les arguments en faveur d'un état sain d'esprit
Cependant, le rejet des variables globales n'est pas absolu. Une utilisation sensée de l’état global peut être acceptable, même dans les paradigmes de programmation fonctionnelle. Les raisons d'autoriser l'état global incluent l'optimisation des algorithmes, la réduction de la complexité, la mise en cache et la mémorisation. L'aspect pratique entre également en jeu lors du portage de structures à partir de bases de code impératives.
Rechercher l'illumination grâce à des études plus approfondies
Que vous recherchiez une compréhension plus approfondie des variables globales ou que vous exploriez le domaine plus large de effets secondaires, de nombreuses ressources sont disponibles. L'adoption des principes de programmation fonctionnelle peut fournir des informations précieuses sur les subtilités de la gestion de l'état.
Lecture recommandée :
- Les variables globales sont mauvaises - Wiki Wiki Web
- Pourquoi l’État mondial est-il si mauvais ? - Software Engineering Stack Exchange
- Les variables globales sont-elles mauvaises ?
- Effet secondaire (informatique) - Wikipédia
- Pourquoi les effets secondaires sont-ils considérés comme mauvais dans la programmation fonctionnelle ? - Software Engineering Stack Exchange
- Programmation fonctionnelle - Wikipédia
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!

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction

Inpython, une "liste" isaversatile, mutablesencethatcanholdmixed datatypes, tandis que "tableau" est une cohérence homogène, une séquestre.

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsaxiblendupportheterogeneousdatabutarelessmemory-efficace.2) ArraysareMoreMory-EfficientForHomogeneousDatabutlessversatile, nécessitant un niveaumorypecodeusagetoavoiderrors.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.


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