


Quand le mot-clé « global » est-il nécessaire en Python pour accéder aux variables globales ?
Comprendre l'inutilité du mot-clé « global » pour l'accès aux variables globales
En Python, les espaces de noms de fonctions sont distincts de l'espace de noms global. Cela nécessite généralement l'utilisation du mot-clé 'global' pour accéder aux variables globales dans les fonctions. Il existe cependant des exceptions à cette règle.
Considérons l'exemple suivant :
sub = ['0', '0', '0', '0'] def getJoin(): return '.'.join(sub) print(getJoin())
Ici, nous définissons une liste globale 'sub' et une fonction 'getJoin' qui l'utilise sans le mot-clé « global ». Étonnamment, la fonction renvoie toujours le résultat correct.
La raison en est la nature dynamique de Python. Lorsqu'une variable est référencée dans une fonction, Python vérifie d'abord la portée locale de la fonction. S'il n'y trouve pas la variable, il recherche l'espace de noms global. Ce mécanisme de recherche est appelé ordre LRU (Least Récemment Utilisé).
Par conséquent, dans notre exemple, lorsque la fonction 'getJoin' fait référence à 'sub', Python le trouve dans l'espace de noms global, même si l'ordre 'global ' n'a pas été utilisé.
Limitations :
Alors que le Le mot-clé 'global' n'est pas toujours nécessaire pour accéder aux variables globales, il est indispensable pour les modifier. Si vous essayez d'attribuer une nouvelle valeur à une variable globale sans utiliser « global », cela créera une nouvelle variable locale dans la fonction.
Bonnes pratiques :
Pour plus de clarté et pour éviter des bugs potentiels, il est généralement recommandé d'utiliser le mot-clé 'global' lors de l'accès ou de la modification de variables globales dans les fonctions.
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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