Python 함수에서 `c = 1`이 `UnboundLocalError`를 일으키는 이유는 무엇입니까?
UnboundLocalError: 할당이 있는 함수의 변수 범위
UnboundLocalError는 변수가 적절하게 정의되거나 가져오지 않고 함수 내에서 사용될 때 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 범위 개념을 이해하는 것이 중요합니다.
Python은 함수 내에서 지역 변수와 전역 변수를 구분합니다. 변수에 함수 내에서 값이 할당되면 지역 변수가 됩니다. 이 지역 변수는 동일한 이름을 가진 전역 변수보다 우선합니다.
제공된 예에서는 c = 1이 실행되면 지역 변수 c가 생성됩니다. 이 지역 변수는 전역 변수 c를 값 3으로 재정의합니다. 그러나 print(c) 문은 해당 시점에 정의되지 않은 전역 변수 c에 액세스하려고 시도하여 UnboundLocalError가 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 , Python은 두 가지 옵션을 제공합니다:
- global: 함수 내에서 변수를 전역으로 선언하면 변수가 다음을 참조하도록 보장됩니다. 같은 이름의 전역 변수. test() 함수의 첫 번째 줄에 전역 c를 배치하면 print(c) 문이 전역 c를 참조하여 오류가 제거됩니다.
- nonlocal(Python 3): 가장 가까운 바깥쪽 함수 범위에 정의된 c 변수에 액세스하려면 로컬이 아닌 c를 사용합니다. 이 옵션은 특히 클로저에 유용합니다.
위 내용은 Python 함수에서 `c = 1`이 `UnboundLocalError`를 일으키는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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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.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
