


Mengapa Fungsi Saya dalam Gelung Python Semua Mengembalikan Nilai yang Sama?
Memahami Pengikatan Lewat apabila Mencipta Fungsi dalam Gelung atau Pemahaman
Dalam percubaan untuk mencipta fungsi dalam gelung, anda mungkin menghadapi situasi di mana semua fungsi mengembalikan nilai yang sama walaupun mengharapkan output yang berbeza. Tingkah laku ini berlaku disebabkan pengikatan lewat, di mana nilai pembolehubah diselesaikan pada masa pelaksanaan.
Python's Late Binding
Dalam Python, fungsi dan lambda oleh pembolehubah ikatan lalai pada masa pelaksanaan. Ini bermakna bahawa sebarang pembolehubah yang digunakan di dalamnya dicari apabila fungsi dipanggil. Dalam gelung anda, lelaran gelung i diselesaikan kemudian, dan pada masa itu, ia merujuk nilai akhir i selepas gelung.
Sebagai contoh, dalam coretan kod berikut:
functions = [] for i in range(3): def f(): return i functions.append(f)
Semua fungsi dalam senarai fungsi merujuk nilai i yang sama, iaitu 2 selepas gelung selesai.
Menguatkuasakan Pengikatan Awal
Untuk menyelesaikan isu ini, anda perlu memaksa pengikatan awal, yang memastikan bahawa nilai i terikat pada masa definisi fungsi. Satu cara untuk melakukan ini ialah dengan menggunakan nilai lalai untuk hujah, seperti yang dilihat di bawah:
functions = [] for i in range(3): def f(i=i): return i functions.append(f)
Dengan memberikan nilai lalai untuk hujah i, pengikatan awal dikuatkuasakan. Nilai i yang dihantar ke dalam fungsi f diselesaikan apabila fungsi ditakrifkan, bukan apabila ia dilaksanakan.
Menggunakan Kilang Fungsi
Pendekatan lain ialah untuk menggunakan kilang fungsi yang mencipta fungsi dengan pengikatan yang dikehendaki. Ini melibatkan mencipta fungsi tambahan yang mengambil pembolehubah yang anda ingin ikat dan mengembalikan fungsi bersarang dengan pembolehubah terikat awal:
def make_f(i): def f(): return i return f
Dalam gelung anda, anda kemudian boleh menggunakan f = make_f(i) untuk mencipta berfungsi dengan pengikatan awal yang sesuai.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Fungsi Saya dalam Gelung Python Semua Mengembalikan Nilai yang Sama?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Pythonlistsareimplementedasdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredincontiguousmemoryblocks, yangMayrequireReAllocationWhenAppendingItems, ImpactingPormance.2) LinkedListSwouldOfferefficientInsertions/DeletionsButsCoweCcess

PythonoffersfourmainmethodstoremoveelementsFromalist: 1) Keluarkan (nilai) RemoveStHefirStoccurrenceFavalue, 2) Pop (index) RemoveRandReturnSanelementAtaspeciedIndex, 3)

Ralat toresolvea "kebenaran" yang mana -mana, berikut: 1) checkandadjustthescript'spermissionsingchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2) EnsurethescriptislocatedInadirectoryHeryouhaveVerPiSs, suchasyoursory, suchasyourshy, suchasyourperhysh, suchasyourshy.

ArraysarecrucialinpythonimageProcessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisysysyisfimagedata.1) imagesareconvertedtonumpyarrays, walikasicaleimagesas2darraysandcolorimagesas3darrays.2) ArraysAllowForveSbeBerat

ArraysaresinicantantlyfasterthanlistsforoperationsbenefitingFromDirectMemoryAccessandFixed-Sizestructures.1) AccessingingElements: arraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousmemoryStorage.2)

ArraysareBetterforelement-wiseoperationsduetofasteraccessandoptimizedImplementations.1) arrayshavecontiguousmemoryfordirectaccess, enhancingperformance.2) listsareflexibleButslowerduetopotentiahyiLys.3)

Operasi matematik keseluruhan array di Numpy dapat dilaksanakan dengan cekap melalui operasi vektor. 1) Gunakan pengendali mudah seperti tambahan (ARR 2) untuk melaksanakan operasi pada tatasusunan. 2) Numpy menggunakan perpustakaan bahasa C yang mendasari, yang meningkatkan kelajuan pengkomputeran. 3) Anda boleh melakukan operasi kompleks seperti pendaraban, pembahagian, dan eksponen. 4) Perhatikan operasi penyiaran untuk memastikan bahawa bentuk array bersesuaian. 5) Menggunakan fungsi numpy seperti np.sum () dapat meningkatkan prestasi dengan ketara.

Di Python, terdapat dua kaedah utama untuk memasukkan elemen ke dalam senarai: 1) Menggunakan kaedah memasukkan (indeks, nilai), anda boleh memasukkan elemen pada indeks yang ditentukan, tetapi memasukkan pada permulaan senarai besar tidak cekap; 2) Menggunakan kaedah append (nilai), tambahkan elemen pada akhir senarai, yang sangat berkesan. Untuk senarai besar, disarankan untuk menggunakan append () atau pertimbangkan menggunakan array deque atau numpy untuk mengoptimumkan prestasi.


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

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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
