


Pourquoi l'opérateur « est » se comporte-t-il différemment avec les grands entiers à l'intérieur et à l'extérieur des fonctions en Python ?
Le comportement inattendu de l'opérateur avec de grands entiers dans les fonctions
Lors de l'expérimentation avec l'interpréteur de Python, une curieuse divergence a été découverte concernant le est Operator.
Lorsque l'évaluation est effectuée au sein d'une fonction, elle renvoie True, mais lorsqu'elle est effectuée en externe, le résultat est False.
<br>def func():</p> <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">a = 1000 b = 1000 return a is b
a = 1000
b = 1000
a est b, func()
>(False, True)
Puisque l'opérateur is évalue les identifiants de l'objet, cela indique que dans la fonction func, a et b font référence à la même instance entière, alors qu'en dehors de la fonction func fonction, ils font référence à des objets distincts.
Explication
Comme le note le manuel de référence :
Un bloc est un morceau de texte de programme Python qui est exécuté comme une unité.
Les blocs suivants sont : un module, un corps de fonction et une définition de classe.
Chaque commande saisie de manière interactive est un bloc.
D'où, dans une fonction, un unique le bloc de code contient un unique objet littéral numérique, tel que 1000, ce qui donne True pour id(a) == id(b).
< p>Dans le deuxième cas, des objets de code séparés existent, chacun avec son littéral numérique pour 1000, ce qui provoque id(a) != id(b).
< ;p>Il est important de noter que ce comportement n'est pas exclusif aux littéraux entiers ; des résultats comparables sont observés avec des littéraux flottants (cf. ici).
N'oubliez pas d'utiliser l'opérateur d'égalité (==) pour comparer des objets, jamais l'opérateur d'identité (is).
Cette connaissance concerne CPython, la principale implémentation de Python. Les implémentations alternatives peuvent présenter un comportement variable.
Code Analysis
Pour comprendre, vérifions ce comportement à l'aide du code. analyse d'objet.
Fonction de fonction :
Les objets de fonction ont un attribut code qui révèle le bytecode compilé . dis.code_info présente succinctement ces données :
<br>print(dis.code_info(func))<br>Nom : func<br>Nom du fichier : <stdin><br>Nombre d'arguments : 0<br>Arguments en kW uniquement : 0 <br>Nombre de locaux : 2<br>Taille de la pile : 2<br>Drapeaux : OPTIMIZED, NEWLOCALS, NOFREE<br>Constantes :<br> 0 : Aucun<br> 1 : 1000<br>Noms des variables :<br> 0 : a<br> 1 : b<br>
L'entrée Constantes montre que les constantes sont Aucune (toujours présente) et 1000. Ainsi, il y a une instance int représentant 1000. a et b font référence à cet objet.
Commandes interactives :
Chaque commande est un bloc de code analysé, compilé et évalué indépendamment :
<br>com1 = compile("a=1000", filename="", mode="single ")<br>com2 = compile("b=1000", filename="", mode="single")<br>
L'objet code pour chaque affectation semble similaire, mais essentiellement, com1 et com2 ont des instances int distinctes pour 1000, ce qui conduit à False pour id(com1.co_consts[0]) == id(com2.co_consts[0]). p>
Objets de code différents, contenus distincts.
Mises en garde
Déclarations enchaînées : Évaluation de a = 1000 ; b = 1000 donne une identité Vraie, puisque ces affectations enchaînées se compilent en un seul bloc de code, produisant une instance de 1000.
Niveau du module : L'exécution au niveau du module (indiquée par le manuel de référence) donne également True en raison d'un seul objet de code.
Objets mutables : Les contrôles d'identité échouent pour les objets mutables à moins qu'ils ne soient explicitement initialisés sur le même objet (par exemple, a = b = []).
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
