虽然这个问题我是在 Python 里遇到的,但是用 Ruby 解释起来比较容易一些。在 Ruby 里,遍历一个数组可以有很多种方法,最常用的两种无非是 for 和 each:
arr = ['a', 'b', 'c']
arr.each { |e|
puts e
}
for e in arr
puts e
end
通常我比较喜欢后者,似乎因为写起来比较好看,不过从效率上来说前者应该会稍微快一点,因为后者实际上是在遍历的过程中对每个元素都调用一个 lambda 函数来做的,虽然一般情况下并不明显,不过设置上下文并调用函数确实是有开销的,特别是在动态语言里面(不考虑 JIT 内联优化的话)。不过这次的问题并不是性能。然而确实跟“ each 对每个元素都会新建一个 scope 而 for 则不是”有关。
看下面一段代码:
arr = ['a', 'b', 'c']
h1 = Hash.new
h2 = Hash.new
arr.each { |e|
h1[e] = lambda { e+'!'}
}
for e in arr
h2[e] = lambda { e+'!' }
end
h1['a'].call # => ?
h2['a'].call # => ?
两个 call 分别会得到什么?应该已经猜到了吧?分别是 'a!' 和 'c!' ,后者之所以是 'c!' 是因为 for 并没有在循环的每一步都重新创建一个 scope ,因此三个 lambda 的 closure 引用到了同一个变量,而这个变量在最后一次被赋值为 'c' ,所以导致了这样的后果。
问题其实出自我在用 Python 写的一个小程序中的一段,代码类似于这样:
for prop in public_props:
setattr(proxy, 'get_%s'%prop, lambda: self.get_prop(prop))
其中 proxy 是我提供的一个代理对象,将 self 的一些公开的属性给暴露出去,因为要限制对非 public 的属性的访问,我并不想在这个 proxy 中存放任何到 self 的引用,否则在没有访问权限限制的 Python 里通过类似 proxy._orig_self.some_private_prop 的方式来访问是轻而易举的。所以最后选择了上面那样的做法。
不幸的是,由于像刚才所说的那样,for 并没有每次都单独创建 scope ,因此 closure 全部引用到了同一个变量上,导致所有的属性值取出来都是最后一个属性了。看到这样诡异的 bug ,如果是在 C/C++ 里面,我肯定要怀疑是内存或者指针的问题了。不过想了半天才终于恍然大悟!不过 Python 里面没有 Ruby 那么方便的 each 可以用,lambda 用起来也很鸡肋,所以最后通过定义一个局部的函数来解决了:
def proxy_prop(name):
setattr(proxy, 'get_%s'%prop, lambda: self.get_prop(name)
for prop in public_props:
proxy_prop(prop)
最后,还要多嘴一句,对于之前 Ruby 那个例子,如果把 each 和 for 的执行顺序颠倒过来,会得到不同的结果:
h1 = Hash.new
h2 = Hash.new
for e in arr
h2[e] = lambda { e+'!' }
end
arr.each { |e|
h1[e] = lambda { e+'!'}
}
h1['a'].call # => 'c!'
h2['a'].call # => 'c!'
现在两个都是 'c!' 了!这是因为 Ruby 1.8 的实现里面 block 的参数可以对局部变量或者全局变量之类的任何东西进行赋值,而不是通常意义上的一个 lambda 函数的参数那么简单。由于前面的 for 语句在当前作用域创建了一个 e 作为局部变量,因此 each 就直接对这个局部变量进行赋值了,这样,每次引用到的又变成了同一个东西,导致了一个隐秘的 Bug !
值得庆幸的是,block 的这个“特性”在 Ruby 1.9 中已经被去除了,block 的参数只能是正常参数,所以就不再存在这样的问题了。希望 1.9 尽快普及吧!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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