


Comment puis-je modifier des variables globales à partir des fonctions Python ?
Modification des variables globales dans les fonctions
En Python, une variable définie dans une fonction est normalement confinée à cette fonction. Cependant, il est possible de modifier ou d'accéder à une variable dans la portée globale depuis une fonction à l'aide du mot-clé global.
Création ou utilisation d'une variable globale dans une fonction
Pour déclarer une variable comme globale au sein d'une fonction, utilisez la syntaxe suivante :
global variable_name
Placez cette déclaration au début de la fonction à l'endroit où vous devez modifier ou utiliser le global variable. Par exemple :
globvar = 0 def my_function(): global globvar globvar += 1 print(globvar) # Prints the updated value of globvar
Utiliser une variable globale dans plusieurs fonctions
Une fois qu'une variable a été déclarée comme globale dans une fonction, vous pouvez ensuite l'utiliser ou la modifier dans d'autres fonctions sans le redéclarer. Voici un exemple :
def function_1(): global globvar globvar += 1 def function_2(): global globvar print(globvar) # Prints the updated value of globvar
Dans ce cas, les deux fonctions partagent la même variable globale globvar. En modifiant globvar dans function_1, sa valeur est également modifiée pour function_2.
Remarque :
- Il est important d'utiliser le mot-clé global uniquement lorsque vous travaillez avec des variables globales .
- Ne pas utiliser global le cas échéant peut entraîner une erreur UnboundLocalError ou une erreur inattendue. comportement.
- Python crée par défaut des variables locales dans les fonctions. L'utilisation de global indique explicitement que vous souhaitez modifier ou utiliser une variable dans la portée globale.
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!

Les raisons pour lesquelles les scripts Python ne peuvent pas fonctionner sur les systèmes UNIX incluent: 1) des autorisations insuffisantes, en utilisant Chmod xyour_script.py pour accorder des autorisations d'exécution; 2) Ligne Shebang incorrecte ou manquante, vous devez utiliser #! / Usr / bin / enwpython; 3) Paramètres de variables d'environnement incorrectes, vous pouvez imprimer OS.environ Debogging; 4) En utilisant la mauvaise version Python, vous pouvez spécifier la version sur la ligne Shebang ou la ligne de commande; 5) Problèmes de dépendance, en utilisant un environnement virtuel pour isoler les dépendances; 6) Erreurs de syntaxe, utilisez python-mpy_compileyour_script.py pour détecter.

L'utilisation de tableaux Python est plus adapté au traitement de grandes quantités de données numériques que les listes. 1) Les tableaux économisent plus de mémoire, 2) les tableaux sont plus rapides pour fonctionner par des valeurs numériques, 3) la cohérence de type de force des tableaux, 4) Les tableaux sont compatibles avec les tableaux C, mais ne sont pas aussi flexibles et pratiques que les listes.

Listes sont une meilleure ancêtres et des datatatates de mix

NumpyManagesMemoryForLargeArraySEfficientlyUsingViews, Copies andMemory-MapyPiles.1) Vues Allowcing withoutcopy

ListSinpythondonoTequireImporttingAmodule, tandis que les listes de la part de la variation de la daymoduleeeedanimport.1)

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.


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