1. ブロックレベルのスコープ
考えてみて、この時点で次のプログラムを実行すると出力があるでしょうか?処刑は成功するでしょうか?
#块级作用域 if 1 == 1: name = "lzl" print(name) for i in range(10): age = i print(age)
まず実行結果を見てみましょう
C:/Users/L/PycharmProjects/s14/preview/Day8/作用域/main.py lzl 9 Process finished with exit code 0
コードは正常に実行され、問題はありません。Java/C# では、上記のコードを実行すると、名前と年齢が定義されていないことが確認されますが、Python では定義できます。これは、Python ではコード ブロックにブロック レベルのスコープがないため、コード ブロック内の変数は正常に実行できます。以前に学習した知識で、関数を学習するとき、関数は個別のスコープであり、Python にはブロックレベルのスコープはありませんが、ローカルスコープがあります。次のコードを見てください
#局部作用域 def func(): name = "lzl" print(name)
このコードを実行して、それがあるかどうかを考えてください。何か出力はありますか? Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/L/PycharmProjects/s14/preview/Day8/作用域/main.py", line 23, in <module>
print(name)
NameError: name 'name' is not defined
これは誰でも理解できると思いますが、name 変数は func() 関数内でのみ有効なので、上記のコードを簡単に調整して結果を確認してください。
#局部作用域 def func(): name = "lzl" func() #执行函数 print(name)実行してもエラーが報告されます。先ほどの文に戻りましょう。関数が実行されたとしても、名前のスコープは関数内にのみあり、最初の 2 つの知識ポイントを覚えておいてください。 , そして次のトリックを開始します
3. スコープチェーン
関数を調整して、次のコードの実行結果を確認してください。Traceback (most recent call last): File "C:/Users/L/PycharmProjects/s14/preview/Day8/作用域/main.py", line 23, in <module> print(name) NameError: name 'name' is not defined関数を勉強したことがある方は、f1() が実行された後に Snor が出力されることを知っておく必要があります。まず概念を覚えておいてください。Python にはスコープ チェーンがあり、変数は最初に内側から外側に検索されます。自分のスコープに行って自分で見つけてください
見つからずにエラーを報告するまで、上司に探しに行きませんでした
さて、伏線はこれで十分です。究極バージョンはここにあります~~#作用域链 name = "lzl" def f1(): name = "Eric" def f2(): name = "Snor" print(name) f2() f1()f2()
最後のf2を考えてください() 実行結果は「lzl」または「eric」と表示されますか?答えを今すぐ投稿する代わりに、次のコードを見てください:
#终极版作用域 name = "lzl" def f1(): print(name) def f2(): name = "eric" f1()実行結果は "lzl" です。 上記のコードの実行結果は、関数 f1 のメモリ アドレスです。つまり、ret=f1; ret() を実行することは、f1() を実行することと同じであり、f2() と f1() は同じスコープチェーン内にあります。関数内に変数がない場合は外部を参照するので、このときの変数名の値は「lzl」であることが理解できれば、答えがそうでなかったという最終的なコードの答えもわかります。今与えられました
#终极版作用域 name = "lzl" def f1(): print(name) def f2(): name = "eric" return f1 ret = f2() ret() #输出:lzl# 出力: lzlはい、出力は「lzl」です。関数が実行される前にスコープが形成され、スコープチェーンも生成されていることを覚えておいてください5。質問
#终极版作用域 name = "lzl" def f1(): print(name) def f2(): name = "eric" f1() f2()liのタイプを判断しますか? li の要素はどのような型ですか?
li = [lambda :x for x in range(10)]li がリスト型で、リスト内の要素が関数であることがわかります。そして、リストの最初の要素の戻り値を出力します。このときの戻り値は何でしょうか。 #lambada インタビューの質問
print(type(li)) print(type(li[0])) # <class 'list'> # <class 'function'>#出力: 9li最初の関数の戻り値は 0 ではなく 9 です。関数が実行される前に内部コードは実行されないことに注意してください。自分でブログを練習して感想を深めましょう

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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