Python의 클로저에 대한 간략한 소개(예제 포함)
이 글은 Python의 클로저에 대한 간략한 소개를 제공합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
1: 소개
함수형 프로그래밍은 프로그램에 꼭 필요한 것은 아니지만 프로그램을 단순화하는 데 중요한 역할을 합니다.
Python의 모든 것은 객체이고 함수도 객체입니다
a = 1 a = 'str' a = func
2: 클로저
클로저는 함수와 관련 참조 환경(예: 클로저 = 함수 + 환경 변수)으로 구성된 엔터티입니다.
내부 함수, 외부 범위(전역 범위 아님)의 변수가 참조되면 내부 함수는 클로저로 간주됩니다. 이것이 가장 간단한 설명입니다! 그리고 이 변수의 값은 모듈의 동일한 변수 값으로 수정되지 않습니다!
세 번째: 클로저의 역할
전역 변수를 적게 사용하면 전역 변수 사용을 피할 수 있습니다.
함수 외부에서 함수 내부의 값을 호출할 수 있습니다.
print(f.__closure__[0].cell_contents)
# Return 클로저 패키지의 환경 변수 값!
모듈 작동이 불가능합니다!
# ----------------------------------------------# # 闭包 # ----------------------------------------------# # 函数内部定义函数 def curve_pre(): def curve(): print("抛物线") pass return curve # 不能直接调用函数内部的函数 # curve() func = curve_pre() func() def curve_pre1(): a = 25 # 环境变量a的值在curve1外部 def curve1(x): print("抛物线") return a * x ** 2 return curve1 # 返回了的闭包 f = curve_pre1() result = f(2) print(result) # 当在外部定义变量的时候,结果不会改变 a = 10 print(f(2)) print(f.__closure__) # 检测函数是不是闭包 print(f.__closure__[0].cell_contents) # 返回闭包中环境变量的值! # ----------------------------------------------# # 闭包的实例 # ----------------------------------------------# def f1(): m = 10 def f2(): m = 20 # 局部变量 print("1:", m) # m = 20 print("2:", m) # m = 10 f2() print("3:", m) # m = 10,臂包里面的值不会影响闭包外面的值 return f2 f1() f = f1() print(f.__closure__) # 判断是不是闭包 # ----------------------------------------------# # 闭包解决一个问题 # ----------------------------------------------# # 在函数内部修改全局变量的值计算某人的累计步数 # 普通方法实现 sum_step = 0 def calc_foot(step=0): global sum_step sum_step = sum_step + step while True: x_step = input('step_number:') if x_step == ' ': # 输入空格结束输入 print('total step is ', sum_step) break calc_foot(int(x_step)) print(sum_step) # 闭包方式实现----->少使用全局变量,闭包可以避免 def factory(pos): def move(step): nonlocal pos # 修改外部作用域而非全局变量的值 new_pose = pos + step pos = new_pose # 保存修改后的值 return pos return move tourist = factory(0) print(tourist(2)) print(tourist(2)) print(tourist(2))
위 내용은 Python의 클로저에 대한 간략한 소개(예제 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

VS 코드는 Mac에서 사용할 수 있습니다. 강력한 확장, GIT 통합, 터미널 및 디버거가 있으며 풍부한 설정 옵션도 제공합니다. 그러나 특히 대규모 프로젝트 또는 고도로 전문적인 개발의 경우 VS 코드는 성능 또는 기능 제한을 가질 수 있습니다.

Code vs Code에서 Jupyter 노트북을 실행하는 핵심은 Python 환경이 올바르게 구성되어 있는지 확인하고 코드 실행 순서가 셀 순서와 일치하고 성능에 영향을 줄 수있는 큰 파일 또는 외부 라이브러리를 알고 있어야합니다. VS 코드에서 제공하는 코드 완료 및 디버깅 기능은 코딩 효율성을 크게 향상시키고 오류를 줄일 수 있습니다.
