Python の 'for' ループのスコープ: 設計哲学を理解する
Python の 'for' ループのスコープ ルールは一般的に理解されていますが、その背後にある理由はまだ解明されていません。ミステリー。この記事では、現在のスコープ動作に至った設計上の決定の背後にある理論的根拠を調査します。
次の Python コードを考えてみましょう:
for foo in xrange(10): bar = 2 print(foo, bar)
実行すると、このコードは (9, 2) と出力されます。 )。 「foo」はループの反復を制御するためにのみ使用され、「bar」はループ内で定義されているため、この動作は驚くべきものです。論理的には、'bar' がループの外側からアクセス可能であること、またループ制御変数 'foo' がループ終了後にスコープ内に残ることは不要であるように思われます。
この設計上の選択に対する最も妥当な説明は、単純さです。 。スコープ ルールを単純に保つことで、Python は明確かつ簡潔な文法を維持します。この決定は採用を妨げるものではなく、この機能はコミュニティに広く受け入れられました。ループ構造内で変数を割り当てる場合、スコープを明示的に明確にする必要はありません。さらに、global キーワードは変数をグローバル スコープに割り当てる手段を提供します。
Python のスコープ ルールに関する徹底的な議論は、Python Ideas メーリング リストで見つけることができます。注目すべき議論の 1 つは、既存のコードは多くの場合、ループ終了後に値を保持するループ変数に依存しており、これは望ましい機能であると考えられているということです。
結論として、'for' ループでのスコープ設定に関する Python の設計哲学は、単純さを優先しています。明確で簡潔な構文を維持することが目標です。このアプローチは、乱雑なグローバル名前空間やエラー トレースに関する潜在的な欠点にもかかわらず、Python コミュニティ内で人気があることが証明されています。
以上がPython の「for」ループがループ変数をスコープ内に残すのはなぜですか?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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