Shadowing in Python: Warum es nicht nur eine schlechte Idee ist
Viele Programmierer finden die Warnungen und Hinweise von PyCharm für die Verbesserung ihres Codes von unsch?tzbarem Wert. Eine h?ufige Warnung betrifft die Schattenung von Namen, die in ?u?eren Bereichen definiert sind. Diese Warnung kann zun?chst verwirrend sein, wenn man davon ausgeht, dass es keine gute Praxis ist, von au?erhalb des Gültigkeitsbereichs auf Variablen zuzugreifen. Aber was genau ist das Problem beim Shadowing?
Shadowing tritt auf, wenn ein Name in einem inneren Bereich auf eine andere Entit?t verweist als in einem ?u?eren Bereich. Betrachten Sie als Beispiel den folgenden Codeausschnitt:
data = [4, 5, 6] def print_data(data): # Warning: "Shadows 'data' from outer scope") print(data) print_data(data)
PyCharm warnt vor diesem Code, da sich die Datenvariable innerhalb der Funktion print_data auf die lokale Kopie der Datenliste und nicht auf die globale Kopie bezieht. Dies kann leicht zu unerwartetem Verhalten führen, insbesondere bei komplexeren Funktionen.
Stellen Sie sich eine Funktion mit mehreren Argumenten und zahlreichen Codezeilen vor. Wenn das Datenargument umbenannt wurde, kann es passieren, dass vergessen wird, alle Instanzen im Funktionsk?rper zu aktualisieren. In einer solchen Situation würden sich Daten auf die globale Variable statt auf die lokale Variable beziehen, was m?glicherweise zu unberechenbarem Verhalten führen würde.
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass in Python alles ein Objekt ist, einschlie?lich Module, Klassen und Funktionen. Daher sind Namensr?ume für diese Entit?ten nicht streng definiert. Wenn eine Funktion namens foo oben in einem Modul importiert und dann innerhalb eines Funktionsk?rpers verwendet wird, k?nnte eine andere Funktion namens foo, die zur inneren Funktion hinzugefügt wird, die importierte Funktion überschatten.
Sogar integrierte Funktionen und Typen befinden sich im selben Namensraum und k?nnen geschattet werden. W?hrend diese Probleme in gut strukturiertem Code mit starken Unit-Tests weniger wahrscheinlich auftreten, ist es wichtig, sich m?glicher Fallstricke bewusst zu sein, wenn Shadowing auftritt. Die Warnungen von PyCharm sind eine hilfreiche Erinnerung daran, solche Praktiken zu vermeiden, die Codequalit?t sicherzustellen und das Risiko unerwarteten Verhaltens zu verringern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonShadowing in Python: Warum warnt PyCharm davor?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

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