


Bagaimana untuk menyelesaikan ralat ruang nama Python?
Python, sebagai bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek yang cekap, mempunyai peraturan ruang nama yang ketat untuk memastikan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod. Walau bagaimanapun, dalam pengaturcaraan Python, kadangkala kami menghadapi ralat ruang nama (ralat ruang nama), yang mungkin menghalang pelaksanaan kod kami dan menyebabkan ranap program dan kesukaran dalam penyahpepijatan. Artikel ini akan meneroka punca dan penyelesaian ralat ruang nama dalam Python.
- Apakah ruang nama?
Dalam Python, ruang nama merujuk kepada skop penamaan pembolehubah atau fungsi, yang menentukan keterlihatan nama pembolehubah dan fungsi dalam skop yang berbeza dan cara mengendalikan nama pendua. Ruang nama boleh dibahagikan kepada ruang nama global, ruang nama tempatan dan ruang nama terbina dalam.
Ruang nama global kelihatan kepada keseluruhan program, terletak di peringkat modul, dan mengandungi semua pembolehubah dan fungsi yang ditakrifkan dalam modul. Ruang nama tempatan hanya boleh dilihat dalam fungsi tertentu dan mengandungi semua pembolehubah dan fungsi yang ditakrifkan dalam fungsi tersebut. Ruang nama terbina dalam terdiri daripada fungsi dan objek terbina dalam Python, dan termasuk semua fungsi dan objek dalam perpustakaan standard Python.
- Punca ralat ruang nama
Ralat ruang nama biasanya berlaku disebabkan oleh pembolehubah pendua atau nama fungsi atau konflik skop. Contohnya, jika pembolehubah dengan nama yang sama dengan pembolehubah global ditakrifkan di dalam fungsi, pembolehubah global tidak boleh diakses di dalam fungsi dan ralat ruang nama akan berlaku.
Pada masa yang sama, mungkin juga terdapat ralat ruang nama yang disebabkan oleh pembolehubah atau nama fungsi yang tidak ditentukan. Sebagai contoh, apabila menggunakan pembolehubah yang tidak ditentukan, penterjemah Python tidak dapat mencari definisi pembolehubah, dan ralat ruang nama akan dilemparkan.
- Penyelesaian
Kita boleh menggunakan kaedah berikut untuk menyelesaikan ralat ruang nama Python.
3.1 Selesaikan dengan mengubah suai pembolehubah atau nama fungsi
Apabila menghadapi ralat ruang nama, kita boleh menyelesaikannya dengan mengubah suai nama pembolehubah atau fungsi. Contohnya, jika pembolehubah dengan nama yang sama dengan pembolehubah global ditakrifkan di dalam fungsi, kita boleh menambah kata kunci global sebelum nama pembolehubah apabila menggunakan pembolehubah di dalam fungsi, supaya penterjemah Python akan pergi ke ruang nama global untuk mencari pembolehubah yang sepadan.
3.2 Gunakan laluan penuh nama pembolehubah untuk menyelesaikan
Jika kita mempunyai pembolehubah atau nama fungsi yang sama dalam ruang nama yang berbeza, kita boleh menggunakan laluan penuh nama pembolehubah untuk mengelakkan konflik apabila menggunakannya. Sebagai contoh, jika fungsi f() ditakrifkan dalam satu modul, dan kami juga mentakrifkan fungsi f() dalam modul lain, kami boleh menggunakan f() menggunakan nama modul.nama fungsi, contohnya modul1.f ().
3.3 Penyelesaian untuk mengehadkan skop pembolehubah
Apabila menulis kod, kita harus mengehadkan skop pembolehubah sebanyak mungkin untuk mengelakkan pertindihan nama pembolehubah. Apabila mentakrifkan pembolehubah dalam fungsi, anda harus cuba mengelak daripada menggunakan pembolehubah global dan sebaliknya menggunakan pembolehubah tempatan di dalam fungsi tersebut. Pada masa yang sama, anda harus mengelak daripada menggunakan nama pembolehubah yang sama dalam fungsi yang berbeza untuk mengelakkan ralat ruang nama.
- Kesimpulan
Namespace ialah konsep penting dalam pengaturcaraan Python Kita perlu memahami peranan dan peraturan ruang nama dan mengelakkan ralat ruang nama semasa menulis kod. Jika ralat ruang nama berlaku, kami boleh mengambil penyelesaian yang berbeza bergantung pada punca ralat. Dengan memahami ruang nama, kami boleh menulis kod Python dengan lebih cekap dan meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan program.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyelesaikan ralat ruang nama Python?. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.
