


Quand le mot-clé « global » est-il nécessaire en Python pour accéder aux variables globales ?
Comprendre l'inutilité du mot-clé « global » pour l'accès aux variables globales
En Python, les espaces de noms de fonctions sont distincts de l'espace de noms global. Cela nécessite généralement l'utilisation du mot-clé 'global' pour accéder aux variables globales dans les fonctions. Il existe cependant des exceptions à cette règle.
Considérons l'exemple suivant :
sub = ['0', '0', '0', '0'] def getJoin(): return '.'.join(sub) print(getJoin())
Ici, nous définissons une liste globale 'sub' et une fonction 'getJoin' qui l'utilise sans le mot-clé « global ». Étonnamment, la fonction renvoie toujours le résultat correct.
La raison en est la nature dynamique de Python. Lorsqu'une variable est référencée dans une fonction, Python vérifie d'abord la portée locale de la fonction. S'il n'y trouve pas la variable, il recherche l'espace de noms global. Ce mécanisme de recherche est appelé ordre LRU (Least Récemment Utilisé).
Par conséquent, dans notre exemple, lorsque la fonction 'getJoin' fait référence à 'sub', Python le trouve dans l'espace de noms global, même si l'ordre 'global ' n'a pas été utilisé.
Limitations :
Alors que le Le mot-clé 'global' n'est pas toujours nécessaire pour accéder aux variables globales, il est indispensable pour les modifier. Si vous essayez d'attribuer une nouvelle valeur à une variable globale sans utiliser « global », cela créera une nouvelle variable locale dans la fonction.
Bonnes pratiques :
Pour plus de clarté et pour éviter des bugs potentiels, il est généralement recommandé d'utiliser le mot-clé 'global' lors de l'accès ou de la modification de variables globales dans les fonctions.
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 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 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.

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.

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 est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
