


Pourquoi la compréhension de liste de Python 2 relie-t-elle les variables et comment Python 3 a-t-il changé cela ?
Compréhensions de listes et reliure de noms
Les compréhensions de listes sont une syntaxe concise pour créer des listes en Python. Cependant, ils présentent un comportement inattendu en interaction avec la portée.
Considérez le code suivant :
x = "original value" squares = [x**2 for x in range(5)] print(x) # Prints 4 in Python 2!
Dans cet exemple, la compréhension de liste relie la variable x à la valeur actuelle de l'itération de plage(5). Ce comportement est connu sous le nom de reliure de nom.
Raison de la reliure de nom
Dans Python 2, les compréhensions de liste étaient implémentées différemment des expressions génératrices. Les compréhensions de listes ont été optimisées pour la vitesse en divulguant la variable de contrôle de boucle dans la portée environnante. Les expressions génératrices, en revanche, utilisaient un cadre d'exécution distinct, empêchant cette fuite.
Changement de Python 3
Dans Python 3, cette distinction a été supprimée. Les compréhensions de listes utilisent désormais la même implémentation que les expressions génératrices. Par conséquent, la reliure de nom ne se produit plus dans Python 3.
Conséquences
La reliure de nom peut entraîner un comportement inattendu et des erreurs, en particulier dans les cas où le même nom de variable est utilisé à la fois dans la compréhension de la liste et dans la portée environnante. Comme mentionné dans la question, cela peut être atténué en utilisant des préfixes de soulignement pour les variables temporaires dans les compréhensions de liste.
Guido van Rossum, le créateur de Python, a expliqué l'historique de ce changement : Dans Python 2, les compréhensions de liste ont été divulguées la variable de contrôle de boucle comme artefact de la mise en œuvre initiale pour optimiser les performances. Cependant, dans Python 3, cela a été considéré comme un sale petit secret qui devrait être résolu en adoptant la même stratégie d'implémentation que les expressions génératrices.
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.
