ループ内での関数作成の処理: 遅延バインディングのトラブルシューティング
ループ内で関数を作成しようとすると、一般的な問題が発生します。示されている例では、それぞれ 0、1、2 を返す 3 つの関数を生成することが目標です。ただし、3 つの関数はすべて同じ値 (2) を返します。これは、遅延バインディングが原因で発生します。この場合、関数は変数 'i' の評価を可能な限り最後の瞬間まで延期します。
遅延バインディングについて
修正なしのコード内:
for i in range(3): def f(): return i
各 'f' は検索します'i' はループの実行の後半で、その時点で 'i' は最終値 2 に達しています。その結果、ループが 0、1、2 を返す関数を作成するつもりであるにもかかわらず、3 つの関数はすべて 2 を返します。
問題の解決
この問題の解決策は、早期に強制することですバインディング。これは、次のように「i」を引数として「f」関数に渡すことで実現できます。
for i in range(3): def f(i=i): return i
この更新されたコードでは、ループが実行される定義時に「i」が検索されます。 'f' が実行される呼び出し時ではなく。
を使用した代替解決策クロージャ
別のアプローチは、クロージャを使用して「関数ファクトリー」を作成することです。
def make_f(i): def f(): return i return f
ループ内で、「f = make_f」を使用して「f」を作成できます。 (私)'。このアプローチでは、関数 'make_f' が定義時に 'i' の値を 'f' に渡すため、早期バインディングも保証されます。
以上がループ内で作成された関数が時々間違った値を返すのはなぜですか?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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