Python 関数クロージャを使用する際に注意すべき問題を説明する例
昨日、暗闇の中で陽の指の力の10%でキーボードをつついてコーディングしていたとき、たまたま質問を受けて、私の良い仕事を奪われそうになりました。古代の力が漏れて人々に衝撃を与えました。あまりナンセンスではありませんが、栗から始めましょう(問題を説明するためだけに簡略化したものです):
再試行デコレータのシンプルなバージョン。必要な変数はクロージャによって完全にキャプチャされ、ロジックは非常にシンプルかつ明確です。質問者によると、ロジックは正常のようですが、変数 retry_times が見つからない (未解決の参照) というエラー メッセージが報告され続けました。
そうです、注意深くチェックしてください。これはスコアリングの質問です。不変型のデータが操作される場合、クロージャ (retry_times、retry_wait) によってキャプチャされた変数は、クロージャによって参照される再試行関数のローカル変数と同等です。 Wrap_function のローカル関数では、新しいローカル変数が生成されますが、新しく生成されたローカル変数 retry_times は使用時に初期化される時間がないため、逆に変数が見つからないというメッセージが表示されます。よく使われました。
Python はダックタイピング プログラミング言語です。警告がある場合でも、できるだけ単純な関数を作成し、wrap_function ロジックにブレークポイントを置き、それぞれの値を確認します。変数を参照すると、問題をすぐに見つけることができます (直接実行すると、「UnboundLocalError: local variable 'retry_attempts' Referenced before assigning」というエラーも表示されます。少なくとも警告メッセージよりは便利です):
この種の問題は、変更可能なコンテナーを使用して、使用したい不変型のデータをラップするだけで簡単に解決できます。たとえば、C#.net では、クロージャが検出されると、難読化された名前のクラスが自動的に作成されます。生成され、取得される値はクラスの属性として保存されるため、使用時に簡単に取得できるようになります。有名な Lao Zhao には、このトピックに関連していると思われる Lazy Evaluation に関する記事があるようです):
出力:
dict でラップした後、プログラムが期待どおりに正常に動作することが出力からわかります。実際、関数のクロージャの値からも再度確認できます。
リーリー

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PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

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VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

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PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。
