


Perangkap Pembolehubah Global
Walaupun Python sering dipuji sebagai bahasa mesra pemula, adalah penting untuk memahami potensi kelemahan tertentu amalan pengaturcaraan. Satu amalan sedemikian ialah penggunaan pembolehubah global, sering dianggap sebagai anti-corak.
Memahami Kejahatan Pembolehubah Global
Pembolehubah global, tidak seperti pembolehubah tempatan yang terhad dalam fungsi atau skop tertentu, boleh diakses dan diubah suai oleh mana-mana fungsi atau blok kod dalam program yang sama. Akses tanpa had ini boleh membawa kepada pelbagai masalah:
- Kesan Sampingan Tersembunyi: Pembolehubah global boleh menyebabkan fungsi mempamerkan kesan sampingan yang tidak dijangka atau mengelirukan dengan mengubah suai nilainya secara senyap. Ini boleh menyukarkan untuk mengesan ralat atau menjangka kelakuan atur cara.
- Kerumitan Kod Spaghetti: Apabila bilangan pembolehubah global bertambah, struktur atur cara boleh menjadi berbelit-belit dan saling berkaitan, menjadikannya mencabar untuk memahami dan mengekalkan.
- Bercanggah Pengubahsuaian: Pelbagai fungsi mengakses dan mengubah suai pembolehubah global secara serentak boleh membawa kepada perlumbaan data, menyebabkan data tidak konsisten atau rosak.
Pengecualian kepada Peraturan
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa pemalar global, yang mewakili nilai tidak berubah yang tidak pernah berubah, adalah berbeza daripada pembolehubah global. Pemalar global secara amnya dianggap tidak berbahaya dan biasanya digunakan untuk mentakrifkan tetapan konfigurasi atau pemalar.
Alternatif kepada Pembolehubah Global
Untuk mengelakkan perangkap pembolehubah global, pertimbangkan pendekatan alternatif :
- Pembolehubah Tahap Modul: Tentukan pembolehubah dalam modul tertentu dan importnya mengikut keperluan. Ini menyediakan enkapsulasi dan mengehadkan pendedahan kepada bahagian lain program.
- Objek Tunggal: Cipta kelas yang mewakili satu tika yang merangkumi keadaan global. Ini membenarkan capaian terkawal dan pengubahsuaian data.
- Suntikan Ketergantungan: Lulus data yang diperlukan sebagai hujah kepada fungsi atau kaedah, mengelakkan akses terus kepada pembolehubah global.
Meneroka Sumber
Untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang bahaya global pembolehubah, rujuk sumber berikut:
- [Pembolehubah Global Adalah Buruk](https://c2.com/cgi/wiki?GlobalVariablesAreBad)
- [Mengapa Keadaan Global begitu Jahat?](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/30506/why-is-global-state-so-evil)
- [Adakah pembolehubah global buruk?](https://stackoverflow. com/questions/2682095/are-global-variables-bad)
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pembolehubah Global Dianggap Bermasalah dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan


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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

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

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
