この記事ではPython関数のスコープの検索順序をご紹介しますので、具体的な内容は以下の通りです
1 LEGBとは?
L:ローカル関数内部スコープ
E:関数内部と組み込み関数の間を囲む
G:グローバルグローバルスコープ
B:ビルドイン組み込みスコープ
2.LEGB何に使用されますか?
なぜこれを導入する必要があるのでしょうか?またはその機能は何ですか?
その理由は、Python 関数を学習するときに、すべての変数、内部変数、および内部に埋め込まれた関数など、多くの定義ドメインの問題に遭遇するからです。パイソン検索?そして、Python はどのような順序で検索するのでしょうか?順序について説明します
3. 順序とは
Pythonの関数の検索はその名の通りLEGBと呼ばれる4種類に分かれており、この順序で検索されます。
まず、ローカルで、最初に関数内を検索します
次に、囲み、次に関数の内部と埋め込み関数の間で検索します(関数内で関数を再度定義することを意味します)
次に、グローバルであり、関数を検索します全世界
最後に、組み込みスコープです
4. たとえば、
ex1
passline = 60 def func(val): if val >= passline: print('pass') else: print('failed') func(89) '''''''''''' pass [Finished in 0.2s] ''''''''''''Python関数は、最初にローカルを検索します。ローカル変数のスコープを調べると、関数内に定義がないことがわかり、この時点で Python はグローバルの検索を開始し、グローバル内のパスラインの定義を見つけて呼び出されます。
ex2
def Max(val1, val2): return max(val1, val2) print(Max(90, 100)) ''''''''' 100 [Finished in 0.1s] '''''''''Max 関数は、max() と呼ばれる別の関数を直接呼び出します (2 つの関数の大文字と小文字は異なることに注意してください)。関数は定義されていませんが、それに属しています。これは、Python 標準ライブラリに組み込まれている関数であり、直接呼び出すことができます。最後のステップはここを見つけることになります 2番目のタイプに関しては、関数内で関数が再定義された場合でも、最初にローカル関数に定義があるかどうかを検索し、その後、関数を検索します。関数の中に埋め込み関数があるのですが、このタイプにはクロージャという特殊な用語があるので、ぜひ読んでみてください。 以上がこの記事の全内容です、皆様の学習のお役に立てれば幸いです。 Python 関数スコープの LEGB 順序に関連するその他の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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