globals()、locals()、vars() の違いを理解する
Python では、globals()、locals() 、および vars() は、現在のプログラムの名前空間についての洞察を提供する関数です。それらの違いを見てみましょう:
globals()
- 目的: グローバル名前空間の辞書を返します。
- 動作: 一貫性があり、常に名前空間を返します。現在のモジュールの辞書。
locals()
- 目的: 現在の名前空間を表す辞書を取得します。
- 動作: 動的、依存呼び出し元のコンテキスト。
- 関数内: 現在のローカル変数とクロージャ変数を含む辞書を返します。同じスタック フレーム内で複数の呼び出しを行うと、フレーム オブジェクトの f_locals 属性との関連付けにより、同じディクショナリが返されます。このディクショナリへの更新はローカル名前空間に反映されますが、ディクショナリに値を直接割り当てても、対応するローカル変数は変更されません。
- 関数の外側: として機能する実際のディクショナリを返します。現在の名前空間。この辞書への変更は名前空間と同期され、その逆も同様です。
vars()
- 目的: 受け入れますオブジェクトを引数として指定し、その dict 属性を返します。 object.
-
Behavior:
- 引数なしで、現在の名前空間の dict を返します (ローカルと同様) () 関数の外)。
- オブジェクトが提供されると、そのオブジェクトのオブジェクトを取得します。 __dict__。通常、その属性データが含まれます。
- 返された辞書の更新はオブジェクトの属性に影響し、逆に、オブジェクトの属性への変更は辞書に反映されます。
重要な注意:
の動作locals() と vars() は、Python のバージョンと実装によって異なる場合があります。 CPython 2.x では、locals() は「exec 'pass'」を使用すると動作が異なる可能性があります。
以上がPython の `globals()`、`locals()`、`vars()` の違いは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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