


Mengapa Saya Tidak Boleh Mengakses Pembolehubah Kelas Terus daripada Pemahaman Senarai dalam Python 3?
Mengakses Pembolehubah Kelas daripada Pemahaman Senarai dalam Definisi Kelas
Dalam Python 2, mengakses pembolehubah kelas daripada pemahaman senarai dalam definisi kelas adalah mungkin. Walau bagaimanapun, dalam Python 3 dan ke atas, ini tidak dibenarkan kerana sekatan skop. Skop kelas dilayan secara berasingan daripada skop pemahaman dan fungsi lain, dan akibatnya, mengakses pembolehubah kelas dari dalam pemahaman menggunakan nama adalah tidak dibenarkan.
Sebagai contoh, kod berikut dalam Python 2 akan berfungsi :
class Foo: x = 5 y = [x for i in range(1)]
Walau bagaimanapun, dalam Python 3, ia akan menghasilkan ralat:
NameError: name 'x' is not defined
Mengapa dan Bagaimana Sekatan Skop Berfungsi
Sebab sekatan ini adalah disebabkan oleh cara Python mengendalikan skop. Apabila menilai pemahaman senarai dalam definisi kelas, Python mencipta skop baharu untuk pemahaman itu. Skop baharu ini tidak termasuk skop kelas, jadi sebarang pembolehubah yang ditakrifkan dalam skop kelas tidak boleh dilihat dalam pemahaman.
Kefahaman, ungkapan penjana dan fungsi lambda semuanya mempunyai skop terpencilnya sendiri, yang bermaksud ia tidak boleh capai pembolehubah daripada fungsi lampiran atau skop kelas secara langsung. Ini ialah langkah keselamatan yang menghalang pengubahsuaian yang tidak diingini dalam skop yang disertakan.
Penyelesaian
Terdapat beberapa penyelesaian untuk sekatan ini:
- Gunakan Fungsi Sementara: Anda boleh mentakrifkan fungsi dalam kelas secara eksplisit melepasi pembolehubah kelas kepada kefahaman:
class Foo: x = 5 def get_y(self, x): return [x for i in range(1)] y = get_y(x)
- Gunakan Nonlocal: Kata kunci ini boleh digunakan untuk mengarahkan fungsi dalam skop bersarang untuk mengubah suai pembolehubah dalam skop yang disertakan:
class Foo: x = 5 def get_y(): nonlocal x return [x for i in range(1)] y = get_y()
- Gunakan Pembolehubah Instance: Daripada menyimpan hasil pemahaman pada kelas itu sendiri, anda boleh menyimpannya pada contoh:
class Foo: def __init__(self): self.y = [self.x for i in range(1)]
- Gunakan Atribut Fungsi: Sama seperti menggunakan fungsi sementara, anda juga boleh menentukan atribut fungsi yang menyimpan kelas pembolehubah:
class Foo: x = 5 @classmethod def get_y(cls): y = [cls.x for i in range(1)] return y Foo.y = Foo.get_y()
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa walaupun penyelesaian ini membolehkan anda mengakses pembolehubah kelas daripada pemahaman, ia memperkenalkan kerumitan tambahan kepada kod anda. Pertimbangkan dengan teliti pendekatan mana yang paling sesuai untuk keperluan khusus anda.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Saya Tidak Boleh Mengakses Pembolehubah Kelas Terus daripada Pemahaman Senarai dalam 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 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 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 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 konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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 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 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.
