


Variables locales dans les fonctions imbriquées
Cet exemple complexe implique des fonctions imbriquées et des fermetures, ce qui peut conduire à un comportement déroutant. Percons le mystère.
Exécution de fonctions imbriquées
Les fonctions imbriquées, lorsqu'elles sont exécutées, accèdent aux variables de la portée parent. Dans ce cas, pet_function est une fonction imbriquée dans le générateur get_petters. Une fois exécuté, il recherche des variables dans la portée de get_petters.
Cellules de fermeture et variables locales
La fonction pet_function a une variable libre (cage). Lors de la compilation, cette variable libre est représentée par une cellule de fermeture. Lorsque pet_function est exécuté, cette cellule de fermeture vérifie la valeur de cage dans la portée environnante de get_petters.
Recherches et fermetures dynamiques
Le comportement problématique survient lorsque la liste des funs est créé. À ce stade, cage dans get_petters a la valeur « cat ». Lorsque chaque fonction de funs est appelée, la cellule de fermeture dans pet_function recherche la valeur de cage au moment de cet appel de fonction, et non au moment où elle a été définie.
Accès à différents animaux
Pour résoudre ce problème, pet_function doit accéder à une instance spécifique de l'objet cage pour chaque animal. Ceci peut être réalisé grâce à des fonctions partielles, de nouvelles étendues de fonctions ou des paramètres de mots clés.
Fonction partielle
Une fonction partielle crée une nouvelle fonction avec des paramètres fixes. Voici un exemple utilisant functools.partial() :
def pet_function(cage=None): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") yield (animal, partial(gotimes, partial(pet_function, cage=cage)))
Nouvelle portée de fonction
La création d'une nouvelle portée de fonction garantit que la variable cage est liée à la nouvelle portée définie. fonction.
def scoped_cage(cage=None): def pet_function(): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") return pet_function yield (animal, partial(gotimes, scoped_cage(cage)))
Mot clé Paramètre
Liaison de la variable cage comme valeur par défaut pour un paramètre de mot-clé :
def pet_function(cage=cage): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") yield (animal, partial(gotimes, pet_function))
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!

Python est une langue interprétée, mais elle comprend également le processus de compilation. 1) Le code Python est d'abord compilé en bytecode. 2) ByteCode est interprété et exécuté par Python Virtual Machine. 3) Ce mécanisme hybride rend Python à la fois flexible et efficace, mais pas aussi rapide qu'une langue entièrement compilée.

Usaforloopwheniterating aepasquenceorfor pourpascific inumberoftimes; useawhileloopwencontinTutuntutilaconditioniseMet.ForloopsareIdealForkNown séquences, tandis que celle-ci, ce qui est en train de réaliser des étages.

PythonloopscanleadtoerrorlikeInfiniteLoops, modificationlistDuringiteration, off-by-by-oneerrors, zéro-indexingisss et intestloopinefficisecy.toavoid this: 1) use'i

ForloopsAreAdvantageSousForkNowiterations et séquences, offrant laimplicité et la réadaptation;

Pythonusahybridmodelofcompilation et interprétation: 1) thepythoninterpreterCompileSourCodeIntOplatform-indépendantBytecode.2) thepythonvirtualmachine (pvm) there examenesthisbytecode, équilibrage de l'usage de la performance.

Pythonisbothinterpretedand compiled.1) il est composédToByteCodeForportabilityAcrosplatforms.2) theytecodeisthenter interprété, permettant à OrdayNamictypingAndRapidDevelopment, bien que MaybeSlowerSlowerSwower, aisance.

Forloopsareideal quand vous savez que l'immatriculation des adressages a une avance, tandis que ce qui est de savoir si

Forloopsaseesesed whenthenUmberoFitations dissownininadvance, tandis que celle-ci a été utilisé sur les éléments de la dispense


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