


Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Suai Pembolehubah dalam Skop Luar dalam Fungsi Python Bersarang?
Mengubah Suai Pembolehubah dalam Skop Luar
Fungsi merangkum adalah amalan biasa dalam Python, tetapi ia menimbulkan cabaran apabila mengakses dan mengubah suai pembolehubah yang ditakrifkan di luar skop. Artikel ini meneroka cara mengubah suai pembolehubah yang tidak ditakrifkan secara global tetapi wujud dalam skop yang disertakan.
Skop Python dan Resolusi Pembolehubah
Python mengikut skop leksikal, bermakna pembolehubah ialah diselesaikan berdasarkan lokasi mereka dalam kod sumber. Skop luar (fungsi melampirkan) boleh mengakses pembolehubah yang ditakrifkan dalam skop bersarangnya (fungsi dalaman), tetapi sebaliknya adalah tidak benar. Percubaan untuk mengubah suai pembolehubah dalam skop luar tanpa mengisytiharkannya sebagai global menimbulkan UnboundLocalError.
Mengubah Suai Pembolehubah Skop Luar
Dalam Python 3, kata kunci bukan tempatan menyediakan penyelesaian . Ia membenarkan pembolehubah diubah suai dalam fungsi dalaman, walaupun ia ditakrifkan dalam skop luar. Apabila pembolehubah diisytiharkan sebagai bukan tempatan, Python menganggapnya sebagai terikat kepada skop luar.
Contoh:
def outer(): a = 5 def inner(): nonlocal a a += 1 print(a) outer()
Output:
6
Penyelesaian Python 2
Untuk Python 2, tiada langsung setara dengan bukan tempatan. Walau bagaimanapun, adalah mungkin untuk mencapai kesan yang sama menggunakan objek boleh ubah, seperti senarai atau kamus. Dengan mengubah suai kandungan objek boleh ubah, nilai pembolehubah dalam skop luar boleh diubah suai secara tidak langsung.
Contoh:
def outer(): a = [] def inner(): a.append(1) inner() inner() print(a)
Output:
[1, 1]
Dengan memahami peraturan skop Python dan menggunakan teknik yang sesuai, adalah mungkin untuk mengakses dan mengubah suai pembolehubah di luar, bukan global skop, memudahkan enkapsulasi dan mencapai tingkah laku program yang diingini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Suai Pembolehubah dalam Skop Luar dalam Fungsi Python Bersarang?. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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 digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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.
