


Comment les valeurs sont transmises lors de l'exécution des fermetures Python
Cet article présente principalement la méthode de transfert de valeur lors de l'exécution de la fermeture Python. Il analyse le principe et la méthode de mise en œuvre du transfert de valeur lorsque la fermeture Python est exécutée sous forme d'exemples. Le code contient des commentaires plus détaillés pour une compréhension facile. est nécessaire Les amis peuvent se référer à l'exemple
de cet article pour analyser la méthode de transfert de valeur lors de l'exécution de la fermeture Python. Partagez-le avec tout le monde pour votre référence, comme suit :
Explications des problèmes et des problèmes dans le code.
#!/usr/bin/python #coding: utf-8 # 判断一个人是否及格,如果满分150,则90及格,如果满分100,则60及格 # 开始的疑惑:当fun函数执行完以后,对应的val的值就应该消失,但是, # 当下面代码再次调用f(60)的时候(这个f()函数就是fun_c()函数) # 却能够打印出val的值??? def fun(val): 'val是得到的分数' # 打印此时存储的val的地址 print("%x" % id(val)) def fun_c(passline): 'passline是及格线' if val >= passline: print("通过") else: print("不及格") return fun_c f = fun(89) # f就是fun_c函数 # 利用__closure__打印出fun_c()函数的属性,可以发现f中第一个元素的id值和val的id值地址相同 # 这说明如果引用了外部的变量(enclosing变量)的话,会将这个变量添加到函数属性中 # 当再次进行查找(即f(60))的时候,并不是到代码中去查找,而是到函数属性中去查找 # 也就是上面的fun_c的属性中有val的值,是一个元组,不能够改变 print(f.__closure__) f(60) f = fun(89) f(90)
Résultats d'exploitation :
12ee0b0 (<cell at 0x017B24B0: int object at 0x012EE0B0>,) 通过 12ee0b0 不及格
Fonction de fermeture :
1. Encapsulation du code
2. Réutilisation du code
Recommandations associées :
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Fermeture Python méthode pour implémenter le compteur
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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.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

Question: Comment afficher la version Redis Server? Utilisez l'outil de ligne de commande redis-Cli --version pour afficher la version du serveur connecté. Utilisez la commande Info Server pour afficher la version interne du serveur et devez analyser et retourner des informations. Dans un environnement de cluster, vérifiez la cohérence de la version de chaque nœud et peut être vérifiée automatiquement à l'aide de scripts. Utilisez des scripts pour automatiser les versions de visualisation, telles que la connexion avec les scripts Python et les informations d'impression.

Les étapes pour démarrer un serveur Redis incluent: Installez Redis en fonction du système d'exploitation. Démarrez le service Redis via Redis-Server (Linux / MacOS) ou Redis-Server.exe (Windows). Utilisez la commande redis-Cli Ping (Linux / MacOS) ou redis-Cli.exe Ping (Windows) pour vérifier l'état du service. Utilisez un client redis, tel que redis-cli, python ou node.js pour accéder au serveur.

Le réglage de la taille de la mémoire redis doit prendre en compte les facteurs suivants: volume de données et tendance de croissance: estimer la taille et le taux de croissance des données stockées. Type de données: différents types (tels que les listes, les hachages) occupent une mémoire différente. Politique de mise en cache: le cache complet, le cache partiel et les politiques de phasage affectent l'utilisation de la mémoire. Péx commercial: laissez suffisamment de mémoire pour faire face aux pics de trafic.

Redis Persistance prendra une mémoire supplémentaire, RDB augmente temporairement l'utilisation de la mémoire lors de la génération d'instantanés, et AOF continue de prendre de la mémoire lors de l'ajout de journaux. Les facteurs d'influence comprennent le volume des données, la politique de persistance et la configuration de Redis. Pour atténuer l'impact, vous pouvez raisonnablement configurer les stratégies d'instantané RDB, optimiser la configuration AOF, mettre à niveau le matériel et le surveiller l'utilisation de la mémoire. En outre, il est crucial de trouver un équilibre entre les performances et la sécurité des données.

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.

** Le paramètre central de la configuration de la mémoire redis est MaxMemory, qui limite la quantité de mémoire que Redis peut utiliser. Lorsque cette limite est dépassée, Redis exécute une stratégie d'élimination selon maxmemory-policy, notamment: Noeviction (rejeter directement l'écriture), AllKeys-LRU / Volatile-LRU (éliminé par LRU), AllKeys-Random / Volatile-Random (éliminé par élimination aléatoire) et TTL volatile (temps d'expiration). D'autres paramètres connexes incluent des échantillons maxmemory (quantité d'échantillon LRU), compression RDB
