プログラミングでグローバル変数の使用を避けるべきなのはどのような場合ですか?
グローバル変数の悩み
プログラミングの分野では、グローバル変数はしばしば警告を呼び起こすものです。 Python から他の無数の言語に至るまで、この悪名高いキーワードは、多くのプログラミングの悩みを煽っているとして非難されています。
隠れた副作用の弊害
グローバル変数は、ローカル変数とは異なり、宣言された範囲外で変数やデータ構造を変更する危険な能力を持っています。これにより、関数には微妙だが有害な副作用を引き起こす力が与えられ、プログラマーは予測不可能なコード動作の複雑な網の中に取り残されます。その結果、グローバル変数はソフトウェアの完全性、理解力、保守性を脅かします。
プラグマティズム vs 純粋性
関数型プログラミングの熱狂的な人々は、グローバル状態の使用を非難します。副作用に対する本質的な親和性があるため、現実のプログラミングでは多くの場合、柔軟性が要求されます。最適化、アルゴリズムの複雑さの軽減、またはコードを移植する際の実際的な考慮事項を考慮すると、グローバル状態は許容可能な妥協点である可能性があります。
グローバルと適切なバランスをとる
グローバル定数の区別そしてグローバル変数は、責任あるプログラミングの実践を曖昧さの危険から切り離します。定数は不変性を提供し、不注意な変更を防ぎ、プログラムの安定性を維持します。このような保護が欠けているグローバル変数は、予期しない変更に対して脆弱です。
警告に注意してください
グローバル変数に関連する落とし穴を避けるために、多数の記事や議論が溢れています。 Google の「グローバル変数はなぜ悪いのか」という検索クエリは、洞察の宝庫につながります。副作用の複雑さをより深く理解するために、関数型プログラミングの世界では、グローバル変数の危険性を明らかにする啓発的な概念が提供されています。
以上がプログラミングでグローバル変数の使用を避けるべきなのはどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
