중첩 함수의 지역 변수: 클로저 및 조회 이야기
Python에서 중첩 함수 내에 정의된 지역 변수는 주변 변수와 상호 작용할 수 있습니다. 범위. 이 상호 작용을 이해하기 위해 동작을 강조하는 코드 조각을 자세히 살펴보겠습니다.
from functools import partial class Cage(object): def __init__(self, animal): self.animal = animal def gotimes(do_the_petting): do_the_petting() def get_petters(): for animal in ['cow', 'dog', 'cat']: cage = Cage(animal) def pet_function(): print "Mary pets the " + cage.animal + "." yield (animal, partial(gotimes, pet_function)) funs = list(get_petters()) for name, f in funs: print name + ":", f()
모호한 할당
이 코드를 실행하면 다음과 같은 예상치 못한 결과가 발생합니다. 고양이"는 세 동물("소", "개", "고양이") 모두에 대해 인쇄됩니다. 이는 중첩 함수 pet_function 내의 지역 변수 케이지가 클로저 셀로 캡처되기 때문입니다.
클로저 셀
중첩 함수가 생성되면 로컬 변수를 참조합니다. 상위 범위의 변수. 이 경우, 케이지는 pet_function의 유일한 자유 변수이며 클로저 셀에 바인딩됩니다. 이 셀을 사용하면 상위 함수가 반환된 후에도 함수가 외부 범위의 변수에 액세스할 수 있습니다.
범위 확인
그러나 문제는 중첩된 함수가 실행될 때 발생합니다. Cage의 값은 정의가 아닌 실행 시 주변 범위에서 조회됩니다. 우리의 경우 함수가 호출될 때 주변 범위의 케이지 변수에 이미 최종 값으로 "cat"이 할당되어 있습니다.
해결 방법
이 모호함을 해결하려면 클로저를 해제하고 중첩된 함수가 주변 범위에 직접 액세스하지 못하도록 해야 합니다. 다음은 몇 가지 해결 방법입니다.
- 부분 함수: 부분 함수를 만들고 원하는 인수를 키워드 매개 변수로 바인딩합니다.
- 새 함수 범위 : 원하는 인수를 자체적으로 캡처하는 새 중첩 함수를 만듭니다. 범위.
- 기본값 바인딩: 변수를 기본 매개변수 값으로 중첩 함수에 바인딩합니다.
이러한 해결 방법을 사용하면 다음을 보장할 수 있습니다. 중첩 함수는 올바른 지역 변수에 액세스할 수 있으며 코드의 모호성을 방지합니다.
위 내용은 클로저는 중첩된 Python 함수의 지역 변수 액세스에 어떤 영향을 줍니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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