


Mengubah Suai Pembolehubah Global Dalam Fungsi
Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan dalam fungsi biasanya terhad kepada fungsi tersebut. Walau bagaimanapun, adalah mungkin untuk mengubah suai atau mengakses pembolehubah dalam skop global dari dalam fungsi menggunakan kata kunci global.
Mencipta atau Menggunakan Pembolehubah Global Dalam Fungsi
Untuk mengisytiharkan pembolehubah sebagai global dalam fungsi, gunakan sintaks berikut:
global variable_name
Letakkan pengisytiharan ini pada permulaan fungsi di mana anda perlu mengubah suai atau menggunakan pembolehubah global. Contohnya:
globvar = 0 def my_function(): global globvar globvar += 1 print(globvar) # Prints the updated value of globvar
Menggunakan Pembolehubah Global dalam Pelbagai Fungsi
Setelah pembolehubah diisytiharkan sebagai global dalam satu fungsi, anda kemudian boleh menggunakan atau mengubah suainya dalam fungsi lain tanpa mengisytiharkannya semula. Berikut ialah contoh:
def function_1(): global globvar globvar += 1 def function_2(): global globvar print(globvar) # Prints the updated value of globvar
Dalam kes ini, kedua-dua fungsi berkongsi globvar pembolehubah global yang sama. Dengan mengubah suai globvar dalam function_1, nilainya juga ditukar untuk function_2.
Nota:
- Adalah penting untuk menggunakan kata kunci global hanya apabila bekerja dengan pembolehubah global .
- Gagal menggunakan global di mana sesuai boleh membawa kepada UnboundLocalError atau tidak dijangka tingkah laku.
- Python lalai untuk mencipta pembolehubah setempat dalam fungsi. Menggunakan global secara eksplisit menunjukkan bahawa anda ingin mengubah suai atau menggunakan pembolehubah dalam skop global.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh mengubah suai Pembolehubah Global dari Dalam Fungsi Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

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

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

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

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


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 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

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

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini