Python易错点整理——for和else的搭配使用、global的使用

迷南。 2022-06-09 23:55 197阅读 0赞

今天编程时遇到了一些Python中易犯的错误，总结如下：  
**一、for和else的搭配使用：**  
在Python中for循环可以和else搭配使用，但是有些细节地方容易出错，比如：

for i in xrange(1,10):
    	if i == 1:
    		print("Yes")
    else:
    	print("No")

你可能打算希望程序最终输出Yes，但是在这个程序段中最终输出的是Yes和No，可以发现两个输出语句都执行了，原因便是执行完for循环后，继续执行了else下的语句，为了不再执行else下的语句，我们在if判断条件下加上break，及时跳出循环。修改代码如下：

for i in xrange(1,10):
    	if i == 1:
    		print("Yes")
    		break
    else:
    	print("No")

从中我们可以看出for和else搭配使用时的某些机制，以及容易出错的地方——break的使用。  
**二、global的使用：**  
Python因为是解释型语言，一行一行解释并运行，因此对于全局变量有些容易出错的地方。比如：

m = 10
    def num():
    	print(m)
    num()

在这段代码里，num函数调用了全局变量m，结果自然是可以正常输出。但可能会有令人费解的情况出现：

m = 10
    def num():
    	m = 0
    	print(m)
    num()
    print(m)

输出结果为0、10.  
不禁令人思索，到底为什么m的值没有被改变。原因便是函数里的m是局部变量，函数num创建了一个叫做m的局部变量，并令其等于0，而并没有改变全局变量m的值，二者并不是同一个变量。  
但是，另外还有种情况：

m = 10
    def num():
    	print(m)
    	m = 0
    num()
    print(m)

该程序段无法执行，会出现错误如下：  
UnboundLocalError: local variable 'm' referenced before assignment

大概意思便是：局部变量在赋值前被引用，修改方法如下：

m = 10
    def num():
    	global m
    	print(m)
    	m = 0
    num()
    print(m)

即将m声明为全局变量，令Python明白变量m并非是局部变量，而是全局变量，至此在函数内部对m的修改也会生效，此时输出结果为：10，0。  
还有种延伸情况：

m = ["name","app"]
    def modfiy():
    	m = ["abc"]
    	print(m)
    modfiy()
    print(m)

输出结果为：  
\['abc'\]  
\['name', 'app'\]  
可见，Python将函数内的m视为了局部变量进行处理，但如果下面这样写：

m = ["name","app"]
    def modfiy():
    	m.append("sss")
    	print(m)
    modfiy()
    print(m)

输出结果为：  
\['name', 'app', 'sss'\]  
\['name', 'app', 'sss'\]  
可见Python将函数里的m视为全局变量处理，因此为了防止产生歧义，以及代码的健壮性，我认为应该在函数内部声明：  
global m  
但我们应尽量避免使用global，为了防止某些难以理解的错误发生。如果你想保存在代码里至始至终用到的值的时候，把它定义为一个类的属性。用这种方法的话就完全不需要用global了，当你要用这个值的时候，通过类的属性来访问就可以了：（类似于java的处理方法）

>>> class Baz(object):
    ...     bar = 42
    ... 
    ... def foo():
    ...     print Baz.bar  # global
    ...     bar = 0  # local
    ...     Baz.bar = 8  # global
    ...     print bar
    ... 
    ... foo()
    ... print Baz.bar
    42
    0
    8

这就是global的大概使用注意事项，这与Python语言本身的特性密不可分，Python绝不是一门简简单单便可以掌握的语言。