전역 변수에 대한 함수의 효과: 혼란 풀기
함수와 전역 변수를 사용할 때는 해당 범위와 상호 작용이 코드 동작에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요합니다. 함수가 전역 변수를 업데이트하는 데 실패하여 예상치 못한 결과가 발생하는 구체적인 사례를 살펴보겠습니다.
다음 코드를 고려하세요.
<code class="python">done = False def function(): for loop: code if not comply: done = True # Let's assume the code enters this if-statement while done == False: function()</code>
알다시피 이 코드는 코드는 done을 True로 설정한 후에도 function()을 계속 실행합니다. 그 이유는 function()이 자체 로컬 네임스페이스를 생성하고 해당 함수 내 변수에 대한 변경 사항이 전역 범위로 전파되지 않기 때문입니다. 대신 전역 변수 done을 사용하려면 전역 키워드를 사용하여 함수 내에서 전역 변수의 전역 특성을 명시적으로 선언해야 합니다.
<code class="python">def function(): global done for loop: code if not comply: done = True</code>
global 키워드를 통합하면 전역 변수와 해당 지역 변수 사이에 링크가 설정됩니다. 함수 내의 대응물. 결과적으로 함수 내에서 수행된 모든 변경 사항은 전역 범위에 직접 반영되어 완료 시 while 루프가 종료되어 True가 됩니다.
반대로 이 예에서는
<code class="python">done = False while done == False: for loop: code if not comply: done = True # Let's assume the code enters this if-statement</code>
done 변수는 while 루프 범위 내에서 정의되므로 루프 외부에 정의된 done 변수의 영향을 받지 않습니다. 결과적으로 while 루프는 루프 범위 내에서 완료가 True로 설정되면 예상대로 종료됩니다.
견고하고 예측 가능한 코드를 작성하려면 변수의 범위와 함수가 전역 변수에 미치는 영향을 이해하는 것이 필수적입니다. 함수가 전역 변수와 상호 작용하는 방식을 항상 주의 깊게 고려하고 전역 키워드를 신중하게 사용하여 함수 내 변경 사항이 의도한 대로 전역 범위에 전파되도록 하세요.
위 내용은 함수는 전역 변수에 어떤 영향을 미칩니까? 범위와 상호작용의 이해하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

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NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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