


Quand devrions-nous éviter d'utiliser des variables globales dans la programmation ?
Les malheurs des variables globales
Dans le domaine de la programmation, les variables globales inspirent souvent des mises en garde. De Python à d'innombrables autres langages, ce mot-clé notoire est accusé d'alimenter de nombreux maux de tête en matière de programmation.
Le détriment des effets secondaires cachés
Les variables globales, contrairement à leurs homologues locales, possèdent une capacité périlleuse à modifier des variables et des structures de données en dehors de leur portée déclarée. Cela confère aux fonctions le pouvoir de déclencher des effets secondaires subtils mais nuisibles, laissant les programmeurs bloqués dans un enchevêtrement de comportement de code imprévisible. Par conséquent, les variables globales menacent l'intégrité, la compréhension et la maintenabilité de votre logiciel.
Pragmatisme contre pureté
Alors que les fanatiques de la programmation fonctionnelle dénoncent l'utilisation de l'état global en raison de son affinité inhérente pour les effets secondaires, la programmation du monde réel exige souvent de la flexibilité. Pour l'optimisation, la réduction de la complexité des algorithmes ou des considérations pratiques lors du portage du code, l'état global peut être un compromis acceptable.
Équilibrer le global avec le bien
Discerner la distinction entre les constantes globales et les variables globales séparent les pratiques de programmation responsables des dangers de l'ambiguïté. Les constantes offrent l'immuabilité, protégeant contre les modifications involontaires et préservant la stabilité du programme. Les variables globales, dépourvues d'une telle protection, sont vulnérables à des altérations imprévues.
Tendre compte des avertissements
Pour éviter les pièges associés aux variables globales, de nombreux articles et discussions abondent. La requête de recherche de Google « Pourquoi les variables globales sont-elles mauvaises » vous mènera à un trésor d'informations. Pour une compréhension plus approfondie des subtilités des effets secondaires, le monde de la programmation fonctionnelle propose des concepts éclairants qui mettent en lumière les dangers des variables globales.
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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
