


Wie unterscheidet sich die Namensneubindung im Listenverständnis von Python 2 und 3?
Namensneubindung in Python-Listenverständnissen
Listenverständnisse bieten eine elegante Möglichkeit, Listen in Python zu generieren. Sie weisen jedoch eine besondere Scoping-Semantik auf, die zu unerwartetem Verhalten führen kann.
Bedenken Sie den folgenden Codeausschnitt:
x = "original value" squares = [x**2 for x in range(5)] print(x) # Prints 4 in Python 2!
Überraschenderweise gibt dieser Code in Python 2 „4“ statt aus „ursprünglicher Wert.“ Dies liegt daran, dass Listenverständnisse die Schleifensteuervariable (hier „x“) in den umgebenden Bereich „durchsickern“ lassen. Dies bedeutet, dass sich jeder nachfolgende Verweis auf „x“ auf den innerhalb des Verständnisses zugewiesenen Wert bezieht, auch wenn eine Variable mit demselben Namen außerhalb des Verständnisses existiert.
Dieses Verhalten wurde von der ursprünglichen Implementierung des Listenverständnisses geerbt , bei dem die Leistung Vorrang vor der Kapselung hatte. In Python 3 wurde dieses „schmutzige kleine Geheimnis“ beseitigt. Listenverständnisse verwenden jetzt dieselbe Implementierungsstrategie wie Generatorausdrücke, die vor Namensschatten schützen. Infolgedessen gibt der obige Code in Python 3 „Originalwert“ aus.
Der Grund für diese Änderung wurde von Guido van Rossum, dem Erfinder von Python, erklärt:
„In Python 2, Listenverständnisse haben die Schleifenkontrollvariable in den umgebenden Bereich übertragen. Dies war unbeabsichtigt und verursachte Verwirrung und Fehler. In Python 3 wurde dieses Verhalten geändert, um mit Generatorausdrücken übereinzustimmen, die Namen verhindern Shadowing.“
Während diese Änderung die Robustheit des Python-Codes erhöht, ist es wichtig, sich des unterschiedlichen Verhaltens zwischen Python 2 und 3 bewusst zu sein. Richtige Kapselungstechniken, wie z. B. das Präfixieren von Schleifenkontrollvariablen in Verständnissen mit Unterstrichen, können dies Helfen Sie mit, diese potenzielle Gefahr abzumildern.
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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.

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