この記事では、Python3 における非ローカルとグローバルの使い方と違いを紹介します (例付き)。一定の参考価値があります。困っている友人は参考にしてください。お役に立てれば幸いです。
キーワード非ローカル
Python 2.xでは、クロージャは外部関数の変数を読み取ることのみができますが、上書きすることはできません。この問題を解決するために、Python 3.x では nonlocal キーワードが導入され、クロージャ内で非ローカル変数を宣言すると、インタープリタは外部関数で変数名を見つけることができます。
注: キーワード nonlocal: は python3.X に表示されるため、python2.x では直接使用できません。
キーワード global
Python には 2 つのスコープしかありません: グローバル スコープそしてローカルスコープ。グローバル スコープは、現在のコードが配置されているモジュールのスコープを指し、ローカル スコープは、現在の関数またはメソッドのスコープを指します。ローカル スコープのコードは、外部スコープ (グローバル スコープを含む) の変数を読み取ることはできますが、変更することはできません。変更したい場合は、ここで global キーワードを使用する必要があります
例
キーワード nonlocal の機能は、キーワード global と似ています。nonlocal キーワードを使用して変更できます。ネストされた関数内 ネストされたスコープ内の変数。
2 つの例を見てください
例 1
name = 'pythontab' def func() global name name = 'pythontab.com' func() print(name)
結果:
pythontab.com
例 2
def func(): name = 'pythontab' def foo(): nonlocal name name = 'pythontab.com' foo() print(name) func()
結果:
pythontab.com
例 2 では、name の値を変更するために global キーワードが使用されていないことに注意してください。
まとめ
主な違いは次の 2 点です。
- 両者の機能は異なります。 global キーワードで変数を変更した後、その変数はグローバル変数としてマークされます。変数の変更とは、グローバル変数を変更することです。nonlocal キーワードで変数を変更した後、上位レベルの関数でローカル変数としてマークされます。上位関数にローカル変数が存在しない場合、このローカル変数が存在すると非ローカルな場所でエラーが発生します(非ローカルな変更変数を使用する最上位関数は必ずエラーを報告します)。
- 両者の使用範囲は異なります。 global キーワードは、トップレベル関数や入れ子関数を含むどこでも使用できます。変数が以前に定義されていない場合でも、グローバル変更の直後に使用できます。一方、nonlocal キーワードは入れ子関数でのみ使用できます。外側 対応するローカル変数がレイヤー関数で定義されている場合、エラーが発生します (1 を参照)
以上がPython3 における非ローカルとグローバルの使用法と違いの紹介 (例付き)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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

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PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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