


Mengapa Penutupan Leksikal Python dalam Gelung Menghasilkan Keputusan yang Tidak Dijangka?
Penutupan Leksikal dalam Python: Memahami Gelagat Tidak Dijangka
Dalam Python, penutupan leksikal membenarkan fungsi dalaman mengakses pembolehubah yang ditakrifkan dalam skop yang disertakan. Walau bagaimanapun, tingkah laku yang tidak dijangka timbul apabila mentakrifkan fungsi dalam gelung yang mengubah suai pembolehubah yang dikongsi. Untuk menggambarkan ini, pertimbangkan kod Python berikut:
flist = [] for i in range(3): def func(x): return x * i flist.append(func) for f in flist: print(f(2))
Kod ini mencetak "4 4 4," yang mengejutkan kerana seseorang mungkin menjangkakan "0 2 4." Sebab untuk tingkah laku yang tidak dijangka ini terletak pada mekanisme penutupan. Dalam Python, fungsi yang ditakrifkan dalam gelung mencipta fungsi baharu tetapi berkongsi skop yang disertakan, yang dalam kes ini ialah skop global. Akibatnya, apabila nilai i diubah kemudiannya, semua fungsi dalam senarai merujuk kepada nilai i yang diubah suai yang sama.
Untuk menangani isu ini, seseorang perlu mencipta persekitaran unik untuk setiap fungsi dalam gelung . Ini boleh dicapai dengan menggunakan pencipta fungsi:
flist = [] for i in range(3): def funcC(j): def func(x): return x * j return func flist.append(funcC(i)) for f in flist: print(f(2))
Dalam kod yang disemak ini, setiap panggilan ke funcC menjana persekitaran penutupan baharu dengan nilai i sendiri. Akibatnya, setiap fungsi dalam senarai mempunyai akses kepada nilai i yang berbeza, yang membawa kepada output yang dijangkakan "0 2 4."
Tingkah laku ini menekankan kepentingan memahami cara penutupan berfungsi dalam Python, terutamanya apabila menangani kesan sampingan dan pengaturcaraan berfungsi. Apabila fungsi yang ditakrifkan dalam gelung berkongsi pembolehubah yang diubah suai, tingkah laku yang tidak dijangka boleh timbul. Menggunakan pencipta fungsi membantu mewujudkan persekitaran yang unik untuk setiap fungsi dan memastikan gelagat yang diingini tercapai.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Penutupan Leksikal Python dalam Gelung Menghasilkan Keputusan yang Tidak Dijangka?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.