


Mencipta Fungsi Dalam Gelung: Menangani Isu Pengikatan Lewat
Apabila cuba mentakrifkan fungsi individu dalam gelung, adalah perkara biasa untuk menghadapi isu di mana semua fungsi mengembalikan nilai yang sama walaupun bertujuan untuk mewakili hasil yang unik. Fenomena ini, yang dikenali sebagai pengikatan lewat, berlaku kerana fungsi tidak menerima hujahnya sehingga ia dipanggil.
Pertimbangkan contoh berikut menggunakan gelung for:
functions = [] for i in range(3): def f(): return i functions.append(f)
Seperti yang ditulis, setiap fungsi mencari nilai sepadan i pada masa ia dipanggil. Walau bagaimanapun, selepas gelung telah dilaksanakan, semua fungsi akan merujuk nilai akhir i (2), menghasilkan output berikut:
print([f() for f in functions]) # Expected: [0, 1, 2] # Actual: [2, 2, 2]
Penyelesaian: Menguatkuasakan Pengikatan Awal
Untuk menangani isu ini, anda perlu memaksa pengikatan awal dengan memberikan hujah kepada fungsi pada masa definisi dan bukannya masa panggilan. Ini boleh dicapai dengan menambahkan argumen lalai pada definisi fungsi:
functions = [] for i in range(3): def f(i=i): return i functions.append(f)
Argumen lalai (dalam kes ini, i=i) dinilai apabila fungsi ditakrifkan, bukan apabila ia dipanggil. Ini memastikan setiap fungsi mengekalkan nilai hujah uniknya, menghasilkan output yang diingini:
print([f() for f in functions]) # Output: [0, 1, 2]
Pendekatan Alternatif Menggunakan Penutupan
Jika timbul kebimbangan terhadap potensi hujah tambahan untuk dihantar ke fungsi, pendekatan yang lebih terperinci boleh dilaksanakan menggunakan penutupan:
def make_f(i): def f(): return i return f
Dalam ini senario, kilang fungsi (make_f) dicipta. Dalam gelung, fungsi yang dikembalikan daripada make_f diberikan kepada pembolehubah f dan bukannya memanggil def f(): secara langsung. Pendekatan ini menjamin bahawa setiap fungsi mengekalkan nilai hujah eksklusifnya, seperti dalam penyelesaian pengikatan awal.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Fungsi yang Ditakrifkan dalam Gelung Selalunya Mengembalikan Nilai yang Sama, dan Bagaimanakah Ini Boleh Dibetulkan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)


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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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.

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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