#グローバル変数は、関数の外部で定義および宣言された変数であり、関数の内部で使用する必要があります。
#这个函数使用全局变量s def f(): print s # 全局作用域 s = "I love Python" f()
出力:
I love Python
同じ名前の変数が関数スコープ内で定義されている場合、グローバル値ではなく、関数内で指定された値のみが出力されます。
# 这个函数有一个与s同名的变量。 def f(): s = "Me too." print s # 全局作用域 s = "I love Python" f() print s
出力:
Me too I love Python
関数 f() を呼び出す前に、変数 s を文字列「I love Python」として定義します。 f() 内の唯一のステートメントは、「print s」ステートメントです。ローカル s がないため、グローバル s の値が使用されます。
問題は、関数 f() 内の s の値を変更するとどうなるかということです。全体的な状況に影響はありますか?
次のコードでテストします。
def f(): print s # 如果我们在下面评论,这个程序不会显示错误。 s = "Me too." print s #全局作用域 s = "I love Python" f() print s
出力:
Line 2: undefined: Error: local variable 's' referenced before assignment
上記のプログラムが動作するには、「global」キーワードを使用する必要があります。それらを割り当て/変更したい場合は、関数内で global キーワードを使用するだけです。印刷とアクセスにはグローバルは必要ありません。
Python では、ローカル変数が必要であると「想定」しているため、最初の print ステートメントでは、f() 内の代入が原因でこのエラー メッセージがスローされます。関数内で変更または作成された変数は、グローバル変数として宣言されていない場合、ローカルになります。 Python にグローバル変数を使用するように指示するには、キーワード「global」を使用する必要があります。
次の例に示すように:
# 这个函数修改全局变量's' def f(): global s print s s = "Look for Python" print s #全局作用域 s = "Python is great!" f() print s
出力:
Python is great! Look for Python. Look for Python.
A nice例:
a = 1 # 使用global,因为没有本地'a' def f(): print 'Inside f() : ', a #变量“a”被重新定义为局部变量 def g(): a = 2 print 'Inside g() : ',a #使用全局关键字修改全局'a' def h(): global a a = 3 print 'Inside h() : ',a # 全局作用域 print 'global : ',a f() print 'global : ',a g() print 'global : ',a h() print 'global : ',a
出力:
global : 1 Inside f() : 1 global : 1 Inside g() : 2 global : 1 Inside h() : 3 global : 3
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がPythonのグローバル変数とローカル変数の違い(詳細コード解説)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。

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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