


Bolehkah Anda Mengekstrak Nama Pembolehubah Asal daripada Argumen Fungsi dalam Python?
Cara Mengekstrak Nama Pembolehubah Asal daripada Argumen yang Diteruskan kepada Fungsi
Pertimbangkan senario berikut: anda mempunyai fungsi yang memerlukan nama pembolehubah sebagai argumen untuk melakukan beberapa operasi berdasarkan nama itu. Adakah terdapat cara untuk mendapatkan nama pembolehubah asal dalam fungsi?
Untuk menjawab soalan ini, mari kita teroka kaedah menggunakan modul periksa yang membolehkan anda mendapatkan semula konteks panggilan dan mengekstrak nama pembolehubah daripada konteks kod .
<code class="python">import inspect def foo(a, f, b): # Get the stack frame of the calling function frame = inspect.currentframe() # Move up one level to get the frame of the calling context frame = inspect.getouterframes(frame)[1] # Get the source code context of the calling context string = inspect.getframeinfo(frame[0]).code_context[0].strip() # Extract the argument names from the code context args = string[string.find('(') + 1:-1].split(',') names = [] for i in args: if i.find('=') != -1: # Handle keyword arguments names.append(i.split('=')[1].strip()) else: # Handle positional arguments names.append(i) print(names) def main(): e = 1 c = 2 foo(e, 1000, b = c) main()</code>
Penjelasan:
- inspect.currentframe() mengambil bingkai tindanan bagi fungsi semasa, iaitu foo() dalam kes ini.
- inspect.getouterframes() menavigasi satu tahap ke atas dalam konteks panggilan untuk mendapatkan bingkai fungsi panggilan, main().
- inspect.getframeinfo() mendapatkan semula maklumat konteks kod untuk bingkai yang diperolehi.
- Kami mengasingkan senarai argumen dengan menghuraikan konteks kod, dan kemudian mengekstrak nama argumen, mengambil kira kedua-dua argumen kedudukan dan kata kunci.
- Akhir sekali, senarai pembolehubah asal nama dicetak.
Contoh Output:
['e', '1000', 'c']
Nota: Pendekatan ini melibatkan pemeriksaan timbunan panggilan dan mentafsir konteks kod sumber, yang rapuh dan terdedah kepada ralat. Ia tidak disyorkan untuk kegunaan praktikal dan hanya boleh dipertimbangkan untuk tujuan akademik atau hiburan.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Anda Mengekstrak Nama Pembolehubah Asal daripada Argumen Fungsi dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
