


Membayang dalam Python: Mengapa Ia Bukan Sekadar Idea Buruk
Ramai pengaturcara mendapati amaran dan pembayang PyCharm tidak ternilai untuk menambah baik kod mereka. Satu amaran biasa adalah mengenai nama membayangi yang ditakrifkan dalam skop luar. Amaran ini pada mulanya mungkin mengelirukan, memandangkan pemahaman bahawa adalah amalan buruk untuk mengakses pembolehubah dari skop luar. Tetapi apakah sebenarnya masalah membayangi?
Bayangan berlaku apabila nama dalam skop dalaman merujuk kepada entiti yang berbeza daripada dalam skop luar. Sebagai contoh, pertimbangkan coretan kod di bawah:
data = [4, 5, 6] def print_data(data): # Warning: "Shadows 'data' from outer scope") print(data) print_data(data)
PyCharm memberi amaran tentang kod ini kerana dalam fungsi print_data, pembolehubah data merujuk kepada salinan tempatan senarai data, bukannya salinan global. Ini boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka dengan mudah, terutamanya dalam fungsi yang lebih kompleks.
Bayangkan fungsi dengan berbilang argumen dan banyak baris kod. Jika argumen data telah dinamakan semula, anda mungkin terlupa untuk mengemas kini semua kejadian dalam badan fungsi. Dalam keadaan sedemikian, data akan merujuk kepada pembolehubah global dan bukannya tempatan, yang berpotensi menyebabkan gelagat tidak menentu.
Adalah penting untuk diingat bahawa dalam Python, semuanya adalah objek, termasuk modul, kelas dan fungsi. Akibatnya, ruang nama tidak ditakrifkan dengan ketat untuk entiti ini. Jika fungsi bernama foo diimport di bahagian atas modul dan kemudian digunakan dalam badan fungsi, fungsi lain bernama foo ditambahkan pada fungsi dalaman boleh membayangi fungsi yang diimport.
Malah fungsi dan jenis terbina dalam berada dalam ruang nama yang sama dan boleh dibayangi. Walaupun isu ini kurang berkemungkinan timbul dalam kod yang tersusun dengan baik dengan ujian unit yang kukuh, adalah penting untuk mengetahui kemungkinan perangkap apabila bayang-bayang berlaku. Amaran PyCharm memberikan peringatan yang berguna untuk mengelakkan amalan sedemikian, memastikan kualiti kod dan mengurangkan risiko tingkah laku yang tidak dijangka.
Atas ialah kandungan terperinci Membayangkan dalam Python: Mengapa PyCharm Beri Amaran Terhadap Ia?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).