


Wann sollte das globale Schlüsselwort für globale Variablen verwendet werden?
Funktionsumfang und globale Variablen
Bei der Verwendung von Funktionen in der Programmierung ist es wichtig, das Konzept des Umfangs zu verstehen. Funktionen erstellen ihren eigenen privaten Namensraum, getrennt vom globalen Bereich. Dies bedeutet, dass innerhalb einer Funktion deklarierte Variablen nur innerhalb dieser Funktion zugänglich sind.
Problem: Funktion ändert globale Variable nicht
Bedenken Sie den folgenden Code:
done = False def function(): for loop: code if not comply: done = True while done == False: function()
Die Absicht Dieser Code besteht darin, die while-Schleife zu verlassen, wenn „Done“ in der Funktion() auf „True“ gesetzt ist. Der Code verlässt die Schleife jedoch nicht, nachdem function() done auf True gesetzt hat.
Warum das Problem auftritt
Das Problem entsteht, weil die Variable done in function() eine lokale Variable ist Variable, die im Namensraum der Funktion erstellt wird. Sie ist von der globalen Variablen done getrennt, die außerhalb der Funktion definiert ist. Wenn die Funktion() done einen neuen Wert zuweist, ändert sie tatsächlich die lokale Variable, nicht die globale.
Lösung: Global verwenden
Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie die verwenden Schlüsselwort global, um explizit auf die globale Variable innerhalb der Funktion zu verweisen. Hier ist der korrigierte Code:
def function(): global done for loop: code if not comply: done = True
Durch die Verwendung von global stellen Sie sicher, dass die Variable done innerhalb der Funktion auf dieselbe Variable verweist, die im globalen Bereich definiert ist. Dadurch können Sie die globale Variable innerhalb der Funktion ändern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann sollte das globale Schlüsselwort für globale Variablen verwendet werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
