Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Penutupan Mempengaruhi Akses Pembolehubah Setempat dalam Fungsi Python Bersarang?

Bagaimanakah Penutupan Mempengaruhi Akses Pembolehubah Setempat dalam Fungsi Python Bersarang?

Dec 18, 2024 am 09:29 AM

How Do Closures Affect Local Variable Access in Nested Python Functions?

Pembolehubah Tempatan dalam Fungsi Bersarang: Kisah Penutupan dan Carian

Dalam Python, pembolehubah tempatan yang ditakrifkan dalam fungsi bersarang boleh berinteraksi dengan persekitaran skop. Untuk memahami interaksi ini, mari kita menyelidiki coretan kod yang menyerlahkan gelagat.

from functools import partial

class Cage(object):
    def __init__(self, animal):
        self.animal = animal

def gotimes(do_the_petting):
    do_the_petting()

def get_petters():
    for animal in ['cow', 'dog', 'cat']:
        cage = Cage(animal)

        def pet_function():
            print "Mary pets the " + cage.animal + "."

        yield (animal, partial(gotimes, pet_function))

funs = list(get_petters())

for name, f in funs:
    print name + ":",
    f()
Salin selepas log masuk

Tugasan Ambiguous

Menjalankan kod ini menghasilkan hasil yang tidak dijangka: "Mary pets kucing" dicetak untuk ketiga-tiga haiwan ("lembu", "anjing", dan "kucing"). Ini kerana sangkar pembolehubah setempat dalam fungsi pet_fungsi bersarang ditangkap sebagai sel penutupan.

Sel Penutupan

Apabila fungsi bersarang dicipta, ia merujuk kepada setempat pembolehubah dalam skop induk. Dalam kes ini, sangkar ialah satu-satunya pembolehubah bebas dalam pet_function dan terikat pada sel penutupan. Sel ini membenarkan fungsi mengakses pembolehubah skop luar walaupun selepas fungsi induk kembali.

Resolusi Skop

Walau bagaimanapun, masalah timbul apabila fungsi bersarang dilaksanakan. Nilai sangkar dilihat dalam skop sekeliling pada masa pelaksanaan, bukan definisi. Dalam kes kami, pada masa fungsi dipanggil, pembolehubah sangkar dalam skop sekeliling telah ditetapkan "kucing" sebagai nilai terakhirnya.

Penyelesaian

Untuk menyelesaikan kekaburan ini, kita perlu memecahkan penutupan dan menghalang fungsi bersarang daripada mengakses skop sekeliling secara langsung. Berikut ialah beberapa penyelesaian:

  • Fungsi Separa: Cipta fungsi separa dan ikat hujah yang diingini sebagai parameter kata kunci.
  • Skop Fungsi Baharu : Cipta fungsi bersarang baharu yang menangkap hujah yang diingini sendiri skop.
  • Nilai Lalai Mengikat: Ikat pembolehubah sebagai nilai parameter lalai kepada fungsi bersarang.

Dengan menggunakan penyelesaian ini, kami boleh memastikan bahawa fungsi bersarang mempunyai akses kepada pembolehubah setempat yang betul dan mengelakkan kekaburan dalam kod kami.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Penutupan Mempengaruhi Akses Pembolehubah Setempat dalam Fungsi Python Bersarang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1277
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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

See all articles