


Eine kurze Einführung in Schließungen in Python (mit Beispielen)
Dieser Artikel bietet Ihnen eine kurze Einführung in Schließungen in Python (mit Beispielen). Freunde in Not können darauf verweisen.
1: Einführung
Funktionale Programmierung ist für Programme nicht notwendig, spielt aber eine wichtige Rolle bei der Vereinfachung von Programmen.
Alles in Python ist ein Objekt, und Funktionen sind auch Objekte
a = 1 a = 'str' a = func
2: Abschluss
Ein Abschluss ist eine Entität, die aus einer Funktion und ihrer zugehörigen Referenzumgebung besteht ( That ist: Abschluss = Funktion + Umgebungsvariable)
Wenn in einer inneren Funktion auf eine Variable im äußeren Bereich (aber nicht im globalen Bereich) verwiesen wird, wird die innere Funktion als Abschluss (Abschluss) betrachtet. Dies ist die einfachste Erklärung! Und der Wert dieser Variablen wird nicht durch denselben Variablenwert im Modul geändert!
3: Die Rolle des Abschlusses
Durch die Verwendung weniger globaler Variablen kann die Verwendung globaler Variablen vermieden werden.
Sie können den Wert innerhalb der Funktion von außerhalb der Funktion aufrufen:
print( f .__closure__[0].cell_contents)
# Gibt den Wert der Umgebungsvariablen im Abschluss zurück!
Modulbetrieb ist nicht möglich!
# ----------------------------------------------# # 闭包 # ----------------------------------------------# # 函数内部定义函数 def curve_pre(): def curve(): print("抛物线") pass return curve # 不能直接调用函数内部的函数 # curve() func = curve_pre() func() def curve_pre1(): a = 25 # 环境变量a的值在curve1外部 def curve1(x): print("抛物线") return a * x ** 2 return curve1 # 返回了的闭包 f = curve_pre1() result = f(2) print(result) # 当在外部定义变量的时候,结果不会改变 a = 10 print(f(2)) print(f.__closure__) # 检测函数是不是闭包 print(f.__closure__[0].cell_contents) # 返回闭包中环境变量的值! # ----------------------------------------------# # 闭包的实例 # ----------------------------------------------# def f1(): m = 10 def f2(): m = 20 # 局部变量 print("1:", m) # m = 20 print("2:", m) # m = 10 f2() print("3:", m) # m = 10,臂包里面的值不会影响闭包外面的值 return f2 f1() f = f1() print(f.__closure__) # 判断是不是闭包 # ----------------------------------------------# # 闭包解决一个问题 # ----------------------------------------------# # 在函数内部修改全局变量的值计算某人的累计步数 # 普通方法实现 sum_step = 0 def calc_foot(step=0): global sum_step sum_step = sum_step + step while True: x_step = input('step_number:') if x_step == ' ': # 输入空格结束输入 print('total step is ', sum_step) break calc_foot(int(x_step)) print(sum_step) # 闭包方式实现----->少使用全局变量,闭包可以避免 def factory(pos): def move(step): nonlocal pos # 修改外部作用域而非全局变量的值 new_pose = pos + step pos = new_pose # 保存修改后的值 return pos return move tourist = factory(0) print(tourist(2)) print(tourist(2)) print(tourist(2))
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine kurze Einführung in Schließungen in Python (mit Beispielen). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code ist auf Mac verfügbar. Es verfügt über leistungsstarke Erweiterungen, GIT -Integration, Terminal und Debugger und bietet auch eine Fülle von Setup -Optionen. Für besonders große Projekte oder hoch berufliche Entwicklung kann VS -Code jedoch Leistung oder funktionale Einschränkungen aufweisen.

Der Schlüssel zum Ausführen von Jupyter -Notebook im VS -Code liegt darin, sicherzustellen, dass die Python -Umgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist, verstehen, dass die Codeausführungsreihenfolge mit der Zellreihenfolge übereinstimmt, und sich der großen Dateien oder externen Bibliotheken bewusst zu sein, die die Leistung beeinflussen können. Die vom VS -Code bereitgestellten Codebetausch- und Debugging -Funktionen können die Codierungseffizienz erheblich verbessern und Fehler verringern.
