入れ子関数のローカル変数: クロージャとルックアップの物語
Python では、入れ子関数内で定義されたローカル変数は周囲の関数と相互作用できます。範囲。この相互作用を理解するために、動作を強調表示するコード スニペットを詳しく見てみましょう。
from functools import partial class Cage(object): def __init__(self, animal): self.animal = animal def gotimes(do_the_petting): do_the_petting() def get_petters(): for animal in ['cow', 'dog', 'cat']: cage = Cage(animal) def pet_function(): print "Mary pets the " + cage.animal + "." yield (animal, partial(gotimes, pet_function)) funs = list(get_petters()) for name, f in funs: print name + ":", f()
Ambiguous Assignment
このコードを実行すると、予期しない結果が生成されます。「メアリー ペット3匹の動物(「牛」「犬」「猫」)すべてに「the cat」がプリントされています。これは、入れ子関数 pet_function 内のローカル変数ケージがクロージャ セルとしてキャプチャされるためです。
Closure Cell
入れ子関数が作成されると、ローカル変数が参照されます。親スコープ内の変数。この場合、cage は pet_function 内の唯一の自由変数であり、クロージャ セルにバインドされています。このセルを使用すると、親関数が戻った後でも関数が外側のスコープの変数にアクセスできるようになります。
スコープの解決
ただし、ネストされた関数が実行されるときに問題が発生します。ケージの値は、定義ではなく、周囲のスコープ実行時にで検索されます。この場合、関数が呼び出されるまでに、周囲のスコープ内のケージ変数には、最終値として「cat」がすでに割り当てられています。
回避策
このあいまいさを解決するには、クロージャを破って、入れ子になった関数が周囲のスコープに直接アクセスできないようにする必要があります。以下にいくつかの回避策を示します:
- 部分関数: 部分関数を作成し、必要な引数をキーワード パラメーターとしてバインドします。
- 新しい関数のスコープ: 必要な引数を独自に取得する新しいネストされた関数を作成しますスコープ。
- バインディングのデフォルト値: 変数をデフォルトのパラメーター値として入れ子関数にバインドします。
これらの回避策を使用すると、ネストされた関数は正しいローカル変数にアクセスできるため、コード内のあいまいさを回避できます。
以上がクロージャは入れ子になった Python 関数のローカル変数アクセスにどのような影響を与えますか?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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