UnboundLocalError 공개: 클로저 및 변수 범위 이해하기
Python 프로그래밍 영역에서 UnboundLocalError는 난해한 장애물이 될 수 있습니다. 카운터 증가를 추구하는 다음 코드 조각을 고려해 보세요.
counter = 0 def increment(): counter += 1 increment()
예기치 않게 이 코드는 UnboundLocalError를 트리거합니다. 이 수수께끼를 풀기 위해 우리는 Python의 클로저와 변수 범위의 복잡성을 탐구합니다.
변수와 클로저
명시적인 변수 선언이 있는 언어와 달리 Python은 변수 범위를 결정하기 위해 간단한 규칙을 사용합니다. : 함수 내에서 할당된 모든 변수는 해당 함수에 대해 로컬로 간주됩니다. 이 원칙은 다음 줄에 대한 Python의 해석을 안내합니다.
counter += 1
이 줄은 변수 counter를 increment() 함수에 대한 로컬로 효과적으로 선언합니다. 그러나 우리 코드에서는 counter가 이미 전역 변수로 정의되어 있습니다. Python이 로컬 변수에 값을 할당하기 전에 로컬 변수에 액세스하려고 시도하기 때문에 이러한 불일치로 인해 UnboundLocalError가 발생합니다.
오류 해결
이 오류를 해결하려면 다음과 같은 몇 가지 접근 방식을 취할 수 있습니다.
- global 키워드 사용: counter가 전역 변수로 사용되는 경우 전역 키워드 increment() 내에서 사용할 수 있습니다:
def increment(): global counter counter += 1
- 비로컬 활용(Python 3.x): increment()가 로컬 함수이고 카운터가 지역 변수, nonlocal을 사용하여 둘러싸는 변수를 참조할 수 있습니다. 범위:
def increment(): nonlocal counter counter += 1
변수 범위를 명확하게 하고 클로저의 동작을 이해함으로써 프로그래머는 UnboundLocalErrors를 효과적으로 탐색하고 해결하여 코드 명확성과 기능을 유지할 수 있습니다.
위 내용은 카운터를 증가시킬 때 Python 코드에서 UnboundLocalError가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서

파이썬 객체의 직렬화 및 사막화는 사소한 프로그램의 주요 측면입니다. 무언가를 Python 파일에 저장하면 구성 파일을 읽거나 HTTP 요청에 응답하는 경우 객체 직렬화 및 사태화를 수행합니다. 어떤 의미에서, 직렬화와 사제화는 세계에서 가장 지루한 것들입니다. 이 모든 형식과 프로토콜에 대해 누가 걱정합니까? 일부 파이썬 객체를 지속하거나 스트리밍하여 나중에 완전히 검색하려고합니다. 이것은 세상을 개념적 차원에서 볼 수있는 좋은 방법입니다. 그러나 실제 수준에서 선택한 직렬화 체계, 형식 또는 프로토콜은 속도, 보안, 유지 보수 상태 및 프로그램의 기타 측면을 결정할 수 있습니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

이 튜토리얼은 간단한 나무 탐색을 넘어서 DOM 조작에 중점을 둔 아름다운 수프에 대한 이전 소개를 바탕으로합니다. HTML 구조를 수정하기위한 효율적인 검색 방법과 기술을 탐색하겠습니다. 일반적인 DOM 검색 방법 중 하나는 EX입니다

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

이 기사는 Python 개발자가 CLIS (Command-Line Interfaces) 구축을 안내합니다. Typer, Click 및 Argparse와 같은 라이브러리를 사용하여 입력/출력 처리를 강조하고 CLI 유용성을 향상시키기 위해 사용자 친화적 인 디자인 패턴을 홍보하는 세부 정보.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구
