ループ内の Lambda 関数の動作
指定されたコード スニペットでは、辞書にラムダ関数が設定されています。各関数は、現在のディレクトリを特定の名前に変更する役割を果たします。ただし、ループが完了すると、すべてのラムダ関数は同じディレクトリ名を参照します。
これが発生する理由を理解するには、ループ内のラムダ関数の性質を認識することが重要です。 Lambda 関数はクロージャであり、それを囲んでいるスコープの値をキャプチャすることを意味します。この場合、ラムダ関数はループ内で定義され、d 変数の値を取得します。
ただし、d 変数はループ全体で再利用され、その値は継続的に上書きされます。その結果、すべてのラムダ関数は d の同じ最終値を取得することになります。
解決策
この問題を解決するには、各ラムダ関数を次のようにバインドする必要があります。 dの特定の値。これは、デフォルトのパラメーター値を使用することで実現できます。
lambda d=d: self.root.change_directory(d)
このコードでは、ラムダ関数は、ループ内の d の現在の値をデフォルト値とするオプションのパラメーター d を受け取ります。デフォルトのパラメーター値は関数の作成時に評価されるため、各ラムダ関数は独自の一意の d 値を取得します。
または、追加のクロージャを使用して同じ結果を得ることができます:
(lambda d: lambda: self.root.change_directory(d))(d)
この場合、外部ラムダ関数を使用して、変数 d の周囲にクロージャを作成します。次に、内部のラムダ関数を使用してディレクトリの変更が実行されます。
これらの手法を利用することで、ループ内の各ラムダ関数が d 変数に独自の一意のバインディングを持つことを保証でき、結果として目的の結果が得られます。行動。
以上がループ内の Lambda 関数がすべて同じ変数を参照するのはなぜですか?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。

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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