# 错误示例count=0defincrement():count+=1# UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignmentincrement() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上面的代码试图在函数内部自增全局变量count,然而由于 Python 作用域规则(默认会将变量视为局部),这导致了错误。在这种情况下,Python 报告了一个UnboundLocalErr...
increment表示微调节器的步长 relief表示微调节器的边框样式,其值包括flat(默认),sunken,raised,groove,ridge command表示微调节器关联的函数,被单击时执行 textvariable用于修改微调节器中输入框的的内容,必须和Variable类型变量绑定 xcrollcommand用于绑定水平方向上的滚动条 参考代码: import tkinter as tk 滑块(Scale类...
pack() rd2 = Radiobutton(root, text="女",variable=var,value=1,command=Mysel).pack() root.mainloop() 4.2.3 复选框 Checkbutton 是可以返回多个选项值的交互组件,通常不直接触发函数的执行 和Radiobutton 的属性方法相同 此外,复选框实例还可分别利用 select()、deselect()和toggle() 方法对其进行...
() 运行结果: 总结1: 在函数外边定义的变量叫做全局变量 全局变量能够在所有的函数中进行访问 全局变量和局部变量名字相同问题 看如下代码: 总结2: 当函数内出现局部变量和全局变量相同名字时,函数内部中的...change_global_variable() print(a) # 输出200 总结3: 如果在函数中出现global 全局变量的名...
num=20modify_global_variable()print(num)# Output: 20 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2. 使用可变对象 另一种修改全局变量的方法是使用可变对象作为全局变量的值。例如,可以将全局变量设置为一个列表或字典,并在函数中修改该可变对象。下面是一个示例: ...
Python-数据类型 主键auto_increment MySQL数据操作: DML === 在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作, 包括: 使用INSERT实现数据的插入 UPDATE实现数据的更新 使用DELETE实现数据的删除 使用SELECT查询数据以及。 === 1.详细的建表语句 *** ...
function函数的输入只有一个int型数值,这里要注意的是,在使用threading.Thread()传参时,arg需要传入一个元组,所以输入的是(i,),也就是说要加个逗号,。因为type((i))是<class 'int'>。 例子2:函数传入参数同时包含浮点型和字符串型数值时 Copy importthreading# 定义一个线程函数,接受浮点型和字符串型参数def...
# Let's just make a variable some_var = 5 # Here is an if statement. Indentation is significant in Python! # Convention is to use four spaces, not tabs. # This prints "some_var is smaller than 10" if some_var > 10: print("some_var is totally bigger than 10.") ...
[mysql]> show variables like 'auto%'; +---+---+| Variable_name | Value | +---+---+| auto_increment_increment | 1 || auto_increment_offset | 1 | | autocommit | ON || automatic_sp_privileges | ON | +---+---+4 rows in set (0.01 sec) MariaDB [mysql]> 安装Mysql 1.上...
timescales = min_timescale*tf.exp(tf.to_float(tf.range(num_timescales)) *-log_timescale_increment) # len == 128 计算128个维度方向的频率信息fordiminrange(num_dims): # dim == 0; 1length = tf.shape(x)[dim+1] # 14 获取特征图宽/高position = tf.to_float(tf.range(length)) ...