Python의 중첩 함수가 루프 변수의 마지막 값에만 액세스하는 이유는 무엇입니까?
중첩 함수의 지역 변수
중첩 함수는 더 넓은 컨텍스트 내에서 코드를 구성하고 기능을 캡슐화하는 편리한 방법을 제공합니다. 그러나 중첩된 범위 내에서 변수가 처리되는 방식을 이해하면 개발자가 당황할 수 있습니다.
다음 코드 조각을 고려하세요.
class Cage(object): def __init__(self, animal): self.animal = animal def get_petters(): for animal in ['cow', 'dog', 'cat']: cage = Cage(animal) def pet_function(): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") yield (animal, cage.animal)
이 예에서 생성기 함수 get_petters()는 동물 목록, 각각에 대한 Cage 객체를 생성하고 동물의 이름과 케이지 로컬에 액세스하려고 시도하는 중첩 함수를 포함하는 튜플을 생성합니다. 변수.
이 코드를 실행하면 케이지 변수의 세 가지 다른 인스턴스에 해당하는 세 가지 다른 동물이 인쇄되는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 출력에는 "Mary pet the cat"만 반복적으로 생성됩니다.
클로저 동작 이해
문제의 핵심은 Python의 클로저 특성에 있습니다. 중첩된 함수가 정의되면 해당 함수는 바깥쪽 범위에 있는 변수에 대한 참조를 캡처합니다. 제공된 코드에서 pet_function은 get_petters() 함수 내에 중첩되어 있으므로 케이지 변수에 액세스할 수 있습니다.
그러나 이 참조는 함수 정의 시 설정되지 않습니다. 대신 함수 실행 시 발생합니다. 중첩된 함수가 실행될 때쯤에는 동물 목록을 반복하면서 케이지 변수에 이미 'cat' 값이 할당되었습니다.
해결책
이 문제를 해결하려면 다음을 수행할 수 있습니다. 여러 가지 접근 방식을 채택합니다.
1. 부분 함수:
부분 함수는 기존 함수를 래핑하고 해당 인수 중 일부를 미리 설정된 값으로 초기화하는 호출 가능 항목입니다. 이 경우 functools.partial()을 사용하여 케이지 변수를 적절한 컨텍스트에 바인딩하는 부분 pet 함수를 생성할 수 있습니다:
def pet_function(cage=None): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") yield (animal, partial(pet_function, cage=cage))
2. 새 범위 만들기:
또 다른 옵션은 케이지 변수가 항상 로컬에서 올바른 값에 바인딩되도록 중첩된 범위 내에서 pet 함수를 정의하는 것입니다.
def scoped_cage(cage=None): def pet_function(): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") return pet_function yield (animal, partial(pet_function, cage))
3. 기본 키워드 매개변수:
cage 변수를 pet 함수의 기본 키워드 인수로 전달할 수도 있습니다.
def pet_function(cage=cage): print("Mary pets the " + cage.animal + ".") yield (animal, partial(pet_function))
이러한 기술을 준수하면 중첩된 함수는 예상되는 지역 변수와 함께 작동하여 예상치 못한 부작용을 제거하고 코드 명확성을 유지합니다.
위 내용은 Python의 중첩 함수가 루프 변수의 마지막 값에만 액세스하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
