本文实例讲述了Python本地与全局命名空间用法.分享给大家供大家参考.具体如下: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 x = 1 def fun(a): b=3 x=4 def sub(c): d=b global x x = 7 print ("Nested Functionn=================&quo

通俗的来说,Python中所谓的命名空间可以理解为一个容器.在这个容器中可以装许多标识符.不同容器中的同名的标识符是不会相互冲突的.理解python的命名空间需要掌握三条规则: 第一,赋值(包括显式赋值和隐式赋值)产生标识符,赋值的地点决定标识符所处的命名空间. 第二,函数定义(包括def和lambda)产生新的命名空间. 第三,python搜索一个标识符的顺序是"LEGB". 所谓的"LEGB"是python中四层命名空间的英文名字首字母的缩写. 最里面的一层是L

本文实例分析了Python中的对象,方法,类,实例,函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: Python是一个完全面向对象的语言.不仅实例是对象,类,函数,方法也都是对象. 复制代码 代码如下: class Foo(object):     static_attr = True     def method(self):         pass foo = Foo() 这段代码实际上创造了两个对象,Foo和foo.而Foo同时又是一个类,foo是这个类的实例. 在C++里类型定义是在编

我将示范微优化(micro optimization)如何提升python代码5%的执行速度.5%!同时也会触怒任何维护你代码的人. 但实际上,这篇文章只是解释一下你偶尔会在标准库或者其他人的代码中碰到的代码.我们先看一个标准库的例子,collections.OrderedDict类:   def __setitem__(self, key, value, dict_setitem=dict.__setitem__): if key not in self: root = self.__root

在Python中,变量是没有类型的,这和以往看到的大部分编辑语言都不一样.在使用变量的时候,不需要提前声明,只需要给这个变量赋值即可.但是,当用变量的时候,必须要给这个变量赋值:如果只写一个变量,而没有赋值,那么Python认为这个变量没有定义.如下:   >>> a Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'a

3.3 Python入门 让我们开始学习Python吧.在树莓派上运行Python有3种不同的方法:使用内置的IDLE解释器,在终端内运行,或者用作脚本文件.我们先介绍IDLE. 3.3.1 通过IDLE运行Python IDLE编辑器类似于一个"沙盒",你无需编写全部脚本内容便可同Python进行交互,并观测它所做的事情.IDLE代表"Integrated DeveLopment Environment",集成开发环境,它也代表了对Eric Idle的一种尊敬,E

目录 目录 模块的搜索路径和路径搜索 搜索路径 命名空间和变量作用域的比较 变量名的查找覆盖 导入模块 import 语句 from-import 语句 扩展的 import 语句 as 自动载入模块 模块导入的特性 模块内建函数 __import__ globals locals reload Package 包 __init__py import package 模块的搜索路径和路径搜索 搜索路径 默认的模块搜索路径在 Python 解析器编译安装时被指定, 我们可以通过 sys 模块来查看

模块简介 python是由一系列的模块组成的,每个模块就是一个py为后缀的文件,同时模块也是一个命名空间,从而避免了变量名称冲突的问题.模块我们就可以理解为lib库,如果需要使用某个模块中的函数或对象,则要导入这个模块才可以使用,除了系统默认的模块(内置函数)不需要导入外. 导入直接使用如下语法:  import 模块名称 (不要.py后缀) 这样导入成功后,就可以在另外一个模块中使用被导入模块的功能函数或对象. 举例如下,比如在F:\Pro-files\workspace\myPython目录

本文为翻译,原文地址:< Quick Python Performance Optimization: Part II >  This is the Part II of Quick Python Performance Optimizations. 本文是 Python 性能优化二两发的第二部分.  11. Use Map, Reduce and Filter instead of for loop where ever possible. 11. 尽可能使用 Map,Reduce 和 Fi