


Warum unterscheidet sich der Listenverständnisumfang von Python 2 von dem von Python 3?
List Comprehensions: Eine Quelle verwirrender Scoping
Ein besonderer Aspekt von List Comprehensions in Python 2 ist ihre ungewöhnliche Interaktion mit dem Variablen-Scoping. Insbesondere „leckt“ die Schleifenkontrollvariable eines Listenverständnisses in den umgebenden Bereich, was zu potenziellen Fehlern und Verwirrung führt.
Betrachten Sie den folgenden Code:
x = "original value" squares = [x**2 for x in range(5)] print(x) # Prints 4 in Python 2!
In Python 2 ist dies Code gibt unerwartet 4 anstelle von „Originalwert“ aus. Dies liegt daran, dass die im Listenverständnis verwendete Schleifenkontrollvariable x vorübergehend das außerhalb des Verständnisses definierte x überschattet. Diese Schattenbildung bleibt auch dann bestehen, wenn das Verständnis abgeschlossen ist.
Dieses Verhalten kann eine erhebliche Quelle der Frustration sein, da es zu subtilen und schwer zu debuggenden Fehlern führen kann. Darüber hinaus beeinträchtigt es die Bequemlichkeit und Einfachheit, die normalerweise mit dem Listenverständnis verbunden sind.
In Python 3 wurde dieses Verhalten jedoch behoben. Bei Listenverständnissen gelangt die Schleifenkontrollvariable nicht mehr in den umgebenden Bereich. Dadurch werden sie mit Generatorausdrücken in Einklang gebracht, die sich schon immer auf diese Weise verhalten haben.
Laut Guido van Rossum, dem Erfinder von Python, war die ursprüngliche undichte Implementierung von Listenverständnissen ein „absichtlicher Kompromiss“ zur Optimierung ihre Leistung. In Python 3 wurde dieser Kompromiss jedoch aufgrund von Leistungsverbesserungen als unnötig erachtet.
Die Beseitigung dieses undichten Verhaltens in Python 3 hat die Zuverlässigkeit und Konsistenz des Listenverständnisses erheblich verbessert. Durch die Eliminierung des Potenzials für unbeabsichtigtes Variablen-Shadowing können Programmierer diese jetzt mit größerem Vertrauen verwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum unterscheidet sich der Listenverständnisumfang von Python 2 von dem von Python 3?. 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.

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 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.

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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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
