


Warum führen lexikalische Python-Abschlüsse in Schleifen zu unerwarteten Ergebnissen?
Lexikalische Abschlüsse in Python: Das unerwartete Verhalten verstehen
In Python ermöglichen lexikalische Abschlüsse inneren Funktionen den Zugriff auf Variablen, die im umschließenden Bereich definiert sind. Beim Definieren von Funktionen innerhalb einer Schleife, die eine gemeinsam genutzte Variable ändert, tritt jedoch ein unerwartetes Verhalten auf. Betrachten Sie zur Veranschaulichung den folgenden Python-Code:
flist = [] for i in range(3): def func(x): return x * i flist.append(func) for f in flist: print(f(2))
Dieser Code gibt „4 4 4“ aus, was überraschend ist, da man vielleicht „0 2 4“ erwarten würde. Der Grund für dieses unerwartete Verhalten liegt im Verschlussmechanismus. In Python erstellen in Schleifen definierte Funktionen neue Funktionen, teilen sich jedoch den umschließenden Bereich, in diesem Fall den globalen Bereich. Wenn der Wert von i anschließend geändert wird, verweisen daher alle Funktionen in der Liste auf denselben geänderten i-Wert.
Um dieses Problem zu beheben, müssen für jede Funktion innerhalb der Schleife eindeutige Umgebungen erstellt werden . Dies kann durch die Verwendung eines Funktionserstellers erreicht werden:
flist = [] for i in range(3): def funcC(j): def func(x): return x * j return func flist.append(funcC(i)) for f in flist: print(f(2))
In diesem überarbeiteten Code generiert jeder Aufruf von funcC eine neue Abschlussumgebung mit seinem eigenen Wert von i. Dadurch hat jede Funktion in der Liste Zugriff auf einen eindeutigen i-Wert, was zur erwarteten Ausgabe von „0 2 4“ führt.
Dieses Verhalten unterstreicht, wie wichtig es ist, zu verstehen, wie Abschlüsse in Python funktionieren, insbesondere wenn Umgang mit Nebenwirkungen und funktionaler Programmierung. Wenn in Schleifen definierte Funktionen eine geänderte Variable gemeinsam nutzen, kann es zu unerwartetem Verhalten kommen. Der Einsatz von Funktionserstellern hilft dabei, einzigartige Umgebungen für jede Funktion zu erstellen und stellt sicher, dass das gewünschte Verhalten erreicht wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum führen lexikalische Python-Abschlüsse in Schleifen zu unerwarteten Ergebnissen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

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.
