python基礎(chǔ)之局部變量和全局變量
四種基本的函數(shù)類型
局部變量 就是在函數(shù)內(nèi)部定義的變量【作用域僅局限于函數(shù)內(nèi)部】
不同的函數(shù) 可以定義相同的局部變量,但是各自用各自的 不會產(chǎn)生影響
局部變量的作用:為了臨時的保存數(shù)據(jù) 需要在函數(shù)中定義來進(jìn)行存儲
全局變量 作用域為全局的變量
如果在函數(shù)內(nèi)部想要對全局變量進(jìn)行修改,必須使用Global關(guān)鍵字進(jìn)行聲明
局部變量 def printInfo(): name='peter' ##局部變量,只作用于printInfo函數(shù),函數(shù)體之外無法使用 print('name') pass def TestMethod(): print(name) pass # TestMethod() printInfo()
pro='計算機(jī)信息管理' #一個全局變量,作用域的范圍不同 def printInfo(): name='peter' ##局部變量,只作用于printInfo函數(shù),函數(shù)體之外無法使用 print('{}.{}'.format(name,pro)) pass def TestMethod(): name='王保保' print(name) pass # TestMethod() printInfo()
pro='計算機(jī)信息管理' name='盧盧盧' #全局變量與局部變量沖突時,優(yōu)先使用局部變量,局部變量不存在時,使用全局變量 def printInfo(): name='peter' ##局部變量,只作用于printInfo函數(shù),函數(shù)體之外無法使用 print('{}.{}'.format(name,pro)) pass def TestMethod(): name='王保保' print(name) pass # TestMethod() printInfo()
pro='計算機(jī)信息管理' name='盧盧盧' def printInfo(): name='peter' ##局部變量,只作用于printInfo函數(shù),函數(shù)體之外無法使用 print('{}.{}'.format(name,pro)) pass def TestMethod(): name='王保保' print(name) pass def changeGlobal(): ''' 要修改全局變量 :return: ''' pro='市場營銷' pass changeGlobal() print(pro) ##檢測是否被修改 未被修改
pro='計算機(jī)信息管理' name='盧盧盧' def printInfo(): name='peter' ##局部變量,只作用于printInfo函數(shù),函數(shù)體之外無法使用 print('{}.{}'.format(name,pro)) pass def TestMethod(): name='王保保' print(name) pass def changeGlobal(): ''' 要修改全局變量 :return: ''' global pro pro='市場營銷' pass changeGlobal() print(pro) ##檢測是否被修改 已被修改
總結(jié)
本篇文章就到這里了,希望能夠給你帶來幫助,也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
相關(guān)文章
Python?EasyDict庫以屬性方式訪問字典元素(無需使用方括號和鍵)
在Python中,字典(dict)是一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于存儲鍵值對,然而,有時候我們希望以屬性的方式訪問字典中的元素,而無需使用方括號和鍵,這就是EasyDict庫的用武之地,本文將深入介紹EasyDict庫,展示其強(qiáng)大的功能和如何通過示例代碼更好地利用它2023-12-12pycharm調(diào)試功能如何實現(xiàn)跳到循環(huán)的某一步
這篇文章主要介紹了pycharm調(diào)試功能如何實現(xiàn)跳到循環(huán)的某一步問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-08-08python3.7環(huán)境下安裝Anaconda的教程圖解
這篇文章主要介紹了python3.7環(huán)境下安裝Anaconda的教程,本文圖文并茂給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2019-09-09Python基于域相關(guān)實現(xiàn)圖像增強(qiáng)的方法教程
當(dāng)在圖像上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時,通過對由數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成的更多圖像進(jìn)行訓(xùn)練,可以使模型更好地泛化。本文將為大家介紹Python基于域相關(guān)的圖像增強(qiáng)實現(xiàn)方法,需要的可以了解一下2022-01-01