Python中的闭包的概念, 在我看来, 就相当于在某个函数中又定义了一个或多个函数, 内层函数定义了具体的实现方式, 而外层返回的就是这个实现方式, 但并没有执行, 除非外层函数调用的内层的实现方法被执行了。至于这个怎么执行, 看下面的例子就知道了
比如:
def sum_outer(x, y): def sum_in(z): return x + y - z; return sum_in #注意, 这里返回的不是sum_in() 只是sum_in的函数名 m = sum_outer(3, 4) #3, 4 分别对应x, y,这里的m返回的也只是函数sum_in的定义,<function __main__.sum_in> print m(5) # m对应z, 这个时候才是真正sum_in执行的时候
看起来就像通过sum_outer 调用了内层的sum_in函数, 多了层代理
其中一种应用场景就是可以根据不同的参数,使用相同的实现去返回对应不同的结果,比如, 根据不同的配置获取不同的数据库连接, 或者要求在验证字符串长度时, 可以根据不同的最大长度验证(外层传递最大长度, 内层传递验证的字符串)。
在抽象化一点, 外层定义了一个环境, 内层则是在该环境中的要做的事情, 但这个事情还没做,
只是要做。当真正需要做的时候到这个环境中去做了就好了(外层的返回结果(m)执行内层的函数sum_in)
实际上, 直接给函数传递需要的所有参数, 直接返回结果, 如上面的sum_outer和sum_in, 直接通过
def sum(x,y,z): return x + y - z
不就结了吗,为社么还要闭包这个实现呢? 到目前来说, 只能看出他们是两种不同的实现方式, 更多的区别, 还有待日后的学习体验
以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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