


Accès aux variables de classe à partir des compréhensions de liste
Dans Python 3, les compréhensions de liste ne peuvent pas accéder directement aux variables de classe définies dans la définition de classe, car elles fonctionnent dans leur propre portée imbriquée. Ce comportement diffère de Python 2, où un tel accès était possible.
Exemple d'erreur
Le code suivant illustre le problème dans Python 3 :
class Foo: x = 5 y = [x for i in range(1)]
Ce code soulèvera une NameError pour x, car la compréhension de la liste ne peut pas accéder à la variable de classe.
Portée de la classe et List/Set/Dict Compréhensions
Les compréhensions de listes, d'ensembles et de dictionnaires, ainsi que les expressions génératrices, fonctionnent dans une portée imbriquée qui n'hérite pas de la portée de la classe. En effet, ces compréhensions sont implémentées en tant que fonctions et exécutées dans une portée distincte.
Solutions de contournement
Malgré la restriction, il existe des solutions de contournement pour accéder aux variables de classe à partir des compréhensions :
1 . Portée explicite
Créez une portée spécifique dans la définition de la classe pour contenir les variables nécessaires à la compréhension :
class Foo: x = 5 def __init__(self): y = [self.x for i in range(1)]
2. Variables d'instance
Utilisez plutôt les variables d'instance, en les initialisant dans le constructeur :
class Foo: def __init__(self): self.x = 5 self.y = [self.x for i in range(1)]
3. Portée globale
Si possible, déplacez les variables et la logique en dehors de la définition de la classe et utilisez la portée globale :
x = 5 class Foo: y = [x for i in range(1)]
Exception : itérable le plus externe
Lors de l'accès direct aux variables de classe dans les compréhensions n'est pas possible, il y a une exception pour l'itérable le plus externe. L'expression qui détermine l'itérable le plus externe peut accéder aux variables de classe :
class Foo: x = 5 y = [i for i in range(x)]
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!

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.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

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SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

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