pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Adakah Pembolehubah Global Sentiasa Jahat? Menyelam Dalam Bahaya dan Penggunaan Yang Dibenarkan
Adakah Pembolehubah Global Sentiasa Jahat? Menyelam Dalam Bahaya dan Penggunaan Yang Dibenarkan
Bahaya Pembolehubah Global: Analisis Komprehensif
Sementara amalan pengekodan berkembang pesat, perdebatan lama mengenai penggunaan pembolehubah global berterusan. Potensi mereka untuk kerumitan kod dan kebergantungan tersembunyi telah menimbulkan kebimbangan dalam komuniti pengaturcaraan. Artikel ini menyelidiki sebab pembolehubah global secara meluas dianggap sebagai dosa pengekodan dalam Python (dan seterusnya).
Memahami Masalah: Pembolehubah Global lwn Pemalar Global
Pertama, adalah penting untuk membezakan antara pembolehubah global dan pemalar global. Tidak seperti pembolehubah global, yang boleh diubah suai pada bila-bila masa dalam atur cara, pemalar global kekal malar sepanjang skopnya. Dalam Python, konvensyen menggunakan pengecam huruf besar untuk pemalar membantu membezakannya.
Menyelidiki Setan Pembolehubah Global
Hujah utama menentang pembolehubah global berpunca daripada kecenderungannya untuk memperkenalkan kesan sampingan yang tersembunyi, menjadikannya sukar untuk menjangka tingkah laku fungsi. Apabila berbilang fungsi boleh mengakses dan memanipulasi pembolehubah global yang sama, mengesan kebergantungan menjadi tugas yang sukar, membawa kepada kod yang rumit dan tidak dapat difahami. Hasilnya selalunya menjadi tempat pembiakan pepijat dan kod spageti.
When Global is Permissible: The Case for Sane State
Walau bagaimanapun, penolakan pembolehubah global tidak mutlak. Penggunaan waras keadaan global boleh diterima, walaupun dalam paradigma pengaturcaraan berfungsi. Sebab untuk membenarkan keadaan global termasuk pengoptimuman algoritma, mengurangkan kerumitan, caching dan memoisasi. Kepraktisan juga berperanan apabila mengalihkan struktur daripada pangkalan kod penting.
Mencari Pencerahan Melalui Kajian Lanjut
Sama ada anda mencari pemahaman yang lebih mendalam tentang pembolehubah global atau meneroka alam yang lebih luas kesan sampingan, banyak sumber tersedia. Menerima prinsip pengaturcaraan berfungsi boleh memberikan pandangan yang berharga tentang selok-belok pengurusan negeri.
Bacaan Disyorkan:
- Pembolehubah Global Adalah Buruk - Wiki Wiki Web
- Mengapa Negara Global sangat Jahat? - Pertukaran Tindanan Kejuruteraan Perisian
- Adakah pembolehubah global buruk?
- Kesan sampingan (sains komputer) - Wikipedia
- Mengapakah kesan sampingan dianggap jahat dalam pengaturcaraan berfungsi? - Pertukaran Tindanan Kejuruteraan Perisian
- Pengaturcaraan fungsional - Wikipedia
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Pembolehubah Global Sentiasa Jahat? Menyelam Dalam Bahaya dan Penggunaan Yang Dibenarkan. 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
1670
14
1428
52
1329
25
1274
29
1256
24
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.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
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 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.
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.
Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara
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.
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 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
