第三章、python中的对象、内存地址、变量、赋值、标识符、作用域、引用(调用)及LEGB规则的概念(3.3.3-3.3.4)------作用域分类、名称空间、LEGB规则、变量分类、全局变量

3.3.3作用域分类、名称空间与LEGB规则

       下面的描述中,我们可以不用理解还没有详细介绍的概念(比如,类、嵌套函数等),只需要明白文字描述的内容和代码中的注释即可。另外,下面提到定义的名称,实际继承的名称也可以,但由于我们还没介绍类中的继承性质,为简化描述,这里不提继承,只要我们明白就可以了。

(1)作用域分类及名称空间

       从广义上讲,程序代码中某个缩进位置、标识符(名称)等直接归属于一个主体的范围里面,并受主体直接支配和控制(注意,不是代表这个主体),我们称这个主体为缩进位置或标识符(名称)等的归属主体。

       前面我们已经提到,标识符(名称)归属于某个主体,这个主体从根本上决定了标识符(名称)的作用域,也即名称的归属主体从根本上决定了这个名称的作用域。根据名称的归属主体的辐射范围,python中的作用域可以划分为内置作用域(built in scope,内建作用域)、全局作用域(‌global scope)、附入作用域(enclosing scope,嵌套作用域)、本地作用域(local scope,局部作用域)。作用域(scope)的概念是针对程序代码中的标识符(名称)的,因而,这些作用域都对应有名称空间(命名空间,Namespace)。名称空间(命名空间)是Python用来存放名称的映射。每个名称空间(命名空间)类似于一个字典,它包含了名称和它们对应的值引用。

       

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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