Warum bleiben Pythons „for'-Schleifenvariablen nach der Schleife im Gültigkeitsbereich?

Scoping in Python-For-Schleifen

Pythons einzigartige Scoping-Regeln für For-Schleifen haben bei Entwicklern Fragen aufgeworfen. Warum ist es so konzipiert, dass Schleifenkontrollvariablen, wie „foo“ im bereitgestellten Beispiel, im Gültigkeitsbereich bleiben, nachdem die Schleife beendet wurde?

Dieses unkonventionelle Verhalten unterscheidet sich von vielen anderen Sprachen, in denen solche Variablen normalerweise nach dem nicht mehr verfügbar sind Schleife wird abgeschlossen. Es mag paradox erscheinen, insbesondere angesichts der kurzlebigen Natur von Variablen, die innerhalb der Schleife deklariert werden, wie z. B. „bar“.

Die Gründe für diese Designentscheidung sind vielfältig und ergeben sich letztendlich aus Pythons Ziel, Einfachheit und Abwärtskompatibilität zu wahren .

Pythons Grammatik ist unkompliziert und intuitiv gestaltet. Indem die Sprache zulässt, dass Schleifensteuerungsvariablen im Gültigkeitsbereich bleiben, entfällt die Notwendigkeit expliziter Bereichsdeklarationen. Dies vereinfacht die Schleifensyntax und reduziert potenzielle Verwirrung über die Verfügbarkeit von Variablen.

Darüber hinaus stellt diese Designwahl sicher, dass vorhandener Python-Code funktionsfähig bleibt. Code, der auf die Verfügbarkeit von Schleifensteuerungsvariablen angewiesen ist, würde kaputt gehen, wenn sie lokal in der Schleife angelegt würden. Die Wahrung der Abwärtskompatibilität ist ein Kernprinzip der Python-Entwicklung.

Die Python-Community hat dieses Scoping-Verhalten angenommen. Seine Einfachheit und die Möglichkeit, auf Regelkreisvariablen außerhalb des Regelkreises zuzugreifen, wurden als wünschenswerte Merkmale angesehen. Dies hat die Umsetzung von Vorschlägen, Schleifenkontrollvariablen lokal zu machen, entmutigt, da sie den Legacy-Code stören könnten.

Die Python-Community hat sogar humorvolle Anekdoten im Zusammenhang mit diesem Scoping-Verhalten identifiziert, wie zum Beispiel die berüchtigte „foo“-Variable von das Beispiel. Letztendlich sind Pythons Scoping-Regeln für „for“-Schleifen das Ergebnis eines Gleichgewichts zwischen Einfachheit, Abwärtskompatibilität und Community-Präferenz.

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