


Pourquoi les boucles « for » de Python laissent-elles les variables de boucle dans la portée ?
Portée des boucles 'for' de Python : comprendre la philosophie de conception
Bien que les règles de portée de Python pour les boucles 'for' soient généralement comprises, le raisonnement qui les sous-tend est resté un mystère. Cet article étudie la justification des décisions de conception qui ont conduit au comportement de cadrage actuel.
Considérez le code Python suivant :
for foo in xrange(10): bar = 2 print(foo, bar)
Une fois exécuté, ce code s'imprimera (9, 2 ). Ce comportement est surprenant car « foo » n'est utilisé que pour contrôler l'itération de la boucle et « bar » est défini dans la boucle. Logiquement, il semblerait inutile que « bar » soit accessible en dehors de la boucle et que la variable de contrôle de boucle « foo » reste dans la portée après la sortie de la boucle.
L'explication la plus plausible de ce choix de conception est la simplicité. . En gardant les règles de portée simples, Python maintient une grammaire claire et concise. Cette décision n’a pas empêché son adoption et la fonctionnalité a été largement acceptée par la communauté. L'attribution de variables dans les constructions de boucles ne nécessite pas de levée d'ambiguïté explicite de la portée. De plus, le mot-clé global fournit un moyen d'attribuer des variables à une portée globale.
Une discussion approfondie sur les règles de portée de Python peut être trouvée sur la liste de diffusion Python Ideas. Un argument notable est que le code existant repose souvent sur des variables de boucle conservant leurs valeurs après la sortie d'une boucle, ce qui est considéré comme une fonctionnalité souhaitable.
En conclusion, la philosophie de conception de Python pour la portée des boucles « for » donne la priorité à la simplicité, avec le but de maintenir une syntaxe claire et concise. Cette approche s'est avérée populaire au sein de la communauté Python, malgré certains inconvénients potentiels concernant les espaces de noms globaux encombrés et le suivi des erreurs.
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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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.

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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.

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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
