


Accès aux variables de classe à partir d'une compréhension de liste dans la définition de classe
Dans Python 3, l'accès aux variables de classe à partir d'une compréhension de liste dans la définition de classe n'est pas autorisé en raison de la portée limites. La portée de la classe n'est pas considérée comme une portée de recherche valide pour les variables utilisées dans la compréhension de la liste.
Exemple d'erreur :
class Foo: x = 5 y = [x for i in range(1)]
Ce code générerait une erreur NameError : le nom 'x' n'est pas défini en Python 3.
Cause : Restrictions de portée
Python suit des règles strictes règles de portée, et la portée de la classe est distincte de la portée des fonctions, des boucles et des compréhensions. Les compressions s'exécutent toujours dans leur propre portée, qui inclut toutes les variables déclarées dans la compréhension elle-même.
Dans Python 2, ce n'était pas un problème car les compréhensions de liste étaient implémentées à l'aide d'un raccourci permettant d'accéder à la portée de la classe englobante. Cependant, ce comportement a été considéré comme une incohérence et a été modifié dans Python 3 pour appliquer une portée appropriée.
Exception : itérable le plus externe
Bien que l'itérable le plus interne d'une compréhension de liste ne puisse pas accéder aux variables de classe, l'expression itérable la plus externe peut. En effet, l'itérable le plus externe est évalué dans la portée environnante :
class Foo: x = 5 y = [i for i in range(x)] # This works fine
Solutions de contournement :
Fonction explicite :
Créez une fonction dans le classe qui a accès aux variables de classe et utilise une liste compréhension :
class Foo: x = 5 def get_y(self): return self.x, [x for i in range(self.x)]
Variable d'instance :
Initialiser une variable d'instance dans le constructeur à l'aide d'une compréhension de liste :
class Foo: def __init__(self): self.y = [self.x for i in range(1)]
Variable globale :
Déclarez la variable en dehors de la classe et utilisez dans la compréhension de la liste :
x = 5 class Foo: y = [x for i in range(1)]
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!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

L'article discute de l'impossibilité de la compréhension des tuples dans Python en raison de l'ambiguïté de la syntaxe. Des alternatives comme l'utilisation de Tuple () avec des expressions de générateur sont suggérées pour créer efficacement les tuples. (159 caractères)

L'article explique les modules et les packages dans Python, leurs différences et leur utilisation. Les modules sont des fichiers uniques, tandis que les packages sont des répertoires avec un fichier __init__.py, organisant des modules connexes hiérarchiquement.

L'article traite des docstrings dans Python, de leur utilisation et des avantages. Problème principal: Importance des docstrings pour la documentation du code et l'accessibilité.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

VSCode Windows 64 bits Télécharger
Un éditeur IDE gratuit et puissant lancé par Microsoft

Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP
