Python 3에서 exec를 사용하여 지역 변수를 업데이트하는 방법
문제:
Python 3에서 exec를 사용하여 실행할 때 함수 내의 코드 문자열, 함수 내의 지역 변수는 업데이트되지 않습니다. 이 문제는 Python 3의 로컬 변수 저장의 효율적인 최적화로 인해 발생합니다.
예:
def f(): a = 1 exec("a = 3") print(a) f()
이 코드는 3을 인쇄할 것으로 예상되지만 대신 인쇄합니다. 1.
해결책:
exec를 사용하여 지역 변수를 수정하려면 명시적인 지역 사전을 전달해야 합니다. 이는 다음과 같이 달성할 수 있습니다:
def foo(): ldict = {} exec("a = 3", globals(), ldict) a = ldict['a'] print(a)
설명:
Python 3은 로컬 변수를 배열에 저장하여 액세스를 최적화합니다. 그러나 exec의 기본 동작은 지역 변수 수정을 허용하지 않습니다. 명시적 로컬 사전을 전달하면 변수를 사전에 할당할 수 있고 이를 통해 수정된 값에 액세스할 수 있습니다.
Python 2 대 Python 3:
Python 2에서는 exec가 포함된 함수가 최적화되지 않은 지역 변수 저장소를 갖도록 허용하는 최적화 메커니즘으로 인해 이 동작이 예상대로 작동했습니다. 그러나 Python 3에서는 이 최적화가 더 이상 가능하지 않아 관찰된 동작으로 이어집니다.
참고:
명시적 로컬 사전을 전달하려면 다음을 수행해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. Python 3의 기본 로컬 변수 처리가 제공하는 최적화 이점을 제거하므로 필요한 경우에만 수행됩니다.
위 내용은 Python 3에서 지역 변수 업데이트를 실행하지 않는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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