1. グローバル変数とローカル変数
これら 2 つの変数は他の言語の変数と同じです。グローバル変数はコード全体で使用できる単なる変数ですが、ローカル変数の役割は次のとおりです。制限されており、多くの場合コード領域にあります。
なお、グローバル変数の値を変更せずに関数内で呼び出すだけであれば全く問題ありませんが、特別な処理をせずに関数内でグローバル変数の値を変更したい場合は、 Python 言語 この状況の解決策は、呼び出されたグローバル変数と同じ名前のローカル変数を自動的に生成することです。つまり、グローバル変数はシールドされ、変数に対する操作はグローバル変数の値に影響を与えません。 (変わっているように見えますが)
例えば、以下のプログラムでは、関数内でcountの値が変更されていますが、関数の外で出力されるcountの値は5のままです。関数を使用する グローバル変数の値を内部的に変更する場合は、キーワード global を使用して関数内の変数を変更できます。これは、操作がローカル変数を生成するのではなく、グローバル変数に対する操作であることを意味します。それはグローバル変数と同じです。
count=5def Myfun(): count=10 print(count) Myfun() print(count)
2. 埋め込み (内部) 関数 簡単に言えば、埋め込み関数は関数の内部で定義された関数です
print("======使用global之后的变量======") count=5def Myfun(): global count#声明与赋值不能一块进行 count=10 print(count) Myfun() print(count)3. クロージャ
クロージャは、埋め込み関数が外部関数を呼び出すために使用するパラメータです。
この種の関数を呼び出すときは特別な注意が必要です。
print("======内部函数的使用======")def fun1(): print("fun1()正在被调用") def fun2(): print("fun2()正在被调用") fun2() fun1()4. クロージャー内の変数の問題
次のコードは実行時にエラーを報告します。外部関数のパラメータは組み込み関数内で呼び出され、パラメータ x は関数 Fun2() のグローバル変数であるため、シールド効果により関数エラーが発生します。
def funX(x): def funY(y): return x*y return funY print(funX(5)(8))
上記の問題を解決するには 2 つの方法があります:
もう 1 つは、非ローカル キーワードを使用して解決することです
def Fun1(): x=5 def Fun2(): x*=x return x return Fun2()#Fun1()
関数の変数の場合 よくよく考えてみると、やっぱり以前習ったこととはちょっと違いますね。
上記は、Python ゼロベース入門の 7 つの変数と組み込み関数の内容です。さらに関連した内容については、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) をご覧ください。

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

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