


Bagaimanakah Gelagat Fungsi `exec` Berbeza dalam Python 2 dan Python 3?
Gelagat Fungsi exec dalam Python 2 vs. Python 3
Dalam Python 2 dan Python 3, fungsi exec mempamerkan perbezaan yang ketara dalam tingkah laku .
Sebab untuk Perbezaan
Dalam Python 2, exec ialah pernyataan yang melumpuhkan pengoptimuman skop tempatan secara eksplisit dan membenarkan akses kepada pembolehubah dalam skop tempatan dan global. Sebaliknya, exec() Python 3 ialah fungsi yang sentiasa mengoptimumkan skop fungsi.
Impak pada Pengikatan Pembolehubah
Dalam Python 2, apabila menggunakan pernyataan exec, pembolehubah ditemui dalam locals() telah disalin kembali ke fungsi locals. Ini mengakibatkan pengikatan pembolehubah di dalam fungsi kepada nilai yang dinyatakan dalam pernyataan exec.
Dalam Python 3, walau bagaimanapun, exec() tidak mempunyai gelagat ini secara lalai. Oleh itu, pembolehubah di dalam fungsi tidak terikat kepada pembolehubah dalam pernyataan exec().
Mengakses Pembolehubah Setempat
Untuk mengakses pembolehubah setempat menggunakan exec() dalam Python 3 , ruang nama baharu (biasanya kamus) hendaklah dibuat dan diserahkan sebagai hujah kepada fungsi tersebut.
Disemak Kod
Di bawah ialah contoh kod yang disemak semula yang menunjukkan penggunaan exec() yang betul dalam Python 3 untuk mencapai kelakuan Python 2:
def execute(a, st): namespace = {} exec("b = {}\nprint('b:', b)".format(st), namespace) print(namespace['b'])
Dalam kod ini, a kamus bernama ruang nama dicipta dan diserahkan kepada exec(). Sebarang pembolehubah yang ditakrifkan dalam pernyataan exec() akan boleh diakses melalui kamus.
Nota
Dokumentasi exec() dengan jelas memberi amaran terhadap percubaan pengubahsuaian pada kamus tempatan lalai , kerana ia mungkin tidak menggambarkan perubahan yang dibuat dalam panggilan exec().
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Gelagat Fungsi `exec` Berbeza dalam Python 2 dan Python 3?. 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.

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 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.

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.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
