Python 함수의 전역 변수
Python에서 전역 변수를 사용할 때는 해당 값을 수정하는 적절한 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 일반적으로 전역 변수는 혼동 가능성이 있으므로 사용을 피하는 것이 좋지만, 사용해야 할 수 있는 시나리오를 살펴보겠습니다.
전역 변수에 액세스하는 것이 목표라면 함수 내에서 해당 이름을 사용하면 됩니다. 그러나 전역 변수를 수정하고 변경 사항을 영구적으로 만들려면 전역 키워드를 사용해야 합니다.
예:
global someVar someVar = 55
이 줄은 전역 변수 someVar를 55로 설정합니다. 전역 키워드가 생략되면 Python은 someVar라는 지역 변수를 생성하고 값 55를 할당하고 전역 변수는 그대로 둡니다.
관련하여 쿼리에 언급된 함수:
x = "somevalue" def func_A(): global x # Do things to x return x def func_B(): x = func_A() # Do things return x func_A() func_B()
func_A를 호출하면 전역 변수 x가 수정됩니다. 그런 다음 func_B가 호출되면 지역 변수 x를 수정된 전역 변수인 func_A가 반환한 값에 다시 할당합니다. 결과적으로 func_B는 func_A가 수정한 동일한 전역 변수에서 작동합니다.
함수 정의 순서는 동작에 영향을 미치지 않지만 함수 호출 순서는 영향을 미친다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. func_B 전에 func_A를 호출하면 func_B가 액세스하기 전에 전역 변수가 수정됩니다.
위 내용은 Python 함수는 전역 변수를 어떻게 수정합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

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.


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