b, c=2, 4 def g_func(d): global a a=d*c g_func(b) print(a)
时间: 2024-04-26 09:22:37 浏览: 127
这段程序会抛出一个 NameError 的异常,因为程序中引用了一个未定义的变量 a。
在程序执行前,变量 a 并没有被定义,因此在函数 g_func 中使用 global 关键字声明 a 是全局变量时,Python 会抛出一个 NameError 异常,提示变量 a 未定义。
如果想要程序正常执行,需要在程序中先定义变量 a,例如在程序开头添加一行 `a = 0` 来定义变量 a 的初始值。这样程序就可以正常执行了。
相关问题
下面程序的运行结果是: a=1 b, c=2, 4 def g_func(d): a=2 print(a) global a a=d*c g_func(b) print(a)
这段程序会产生一个语法错误,因为在函数g_func中,a被赋值为2之后,又使用了global关键字,试图将其声明为全局变量,但是在这个位置之前已经对a进行了赋值操作,因此会提示错误。正确的写法应该是先使用global关键字声明a为全局变量,然后再进行赋值操作。修改后的代码如下所示:
```
a=1
b, c=2, 4
def g_func(d):
global a
a=2
print(a)
a=d*c
g_func(b)
print(a)
```
执行后的结果是:
```
2
8
```
import randomimport multiprocessing# 定义目标函数,这里以一个简单的二维函数为例def target_func(x, y): return x ** 2 + y ** 2# 定义爬山算法,这里使用随机爬山算法def hill_climbing(start_point): current_point = start_point current_value = target_func(*current_point) while True: next_points = [(current_point[0] + random.uniform(-1, 1), current_point[1] + random.uniform(-1, 1)) for _ in range(10)] next_values = [target_func(*p) for p in next_points] next_point, next_value = min(zip(next_points, next_values), key=lambda x: x[1]) if next_value < current_value: current_point = next_point current_value = next_value else: break return current_point, current_value# 定义并行爬山函数def parallel_hill_climbing(num_workers, num_iterations, start_points): global_best_point, global_best_value = None, float('inf') pool = multiprocessing.Pool(num_workers) for i in range(num_iterations): results = pool.map(hill_climbing, start_points) best_point, best_value = min(results, key=lambda x: x[1]) if best_value < global_best_value: global_best_point, global_best_value = best_point, best_value start_points = [global_best_point] * len(start_points) return global_best_point, global_best_value# 测试代码if __name__ == '__main__': num_workers = 4 num_iterations = 10 start_points = [(random.uniform(-10, 10), random.uniform(-10, 10)) for _ in range(num_workers)] best_point, best_value = parallel_hill_climbing(num_workers, num_iterations, start_points) print(f'Best point: {best_point}, best value: {best_value}')
importimport randomimport random是import random是Pythonimport random是Python中import random是Python中用import random是Python中用来import random是Python中用来导import random是Python中用来导入import random是Python中用来导入随import random是Python中用来导入随机import random是Python中用来导入随机数import random是Python中用来导入随机数生成import random是Python中用来导入随机数生成模import random是Python中用来导入随机数生成模块import random是Python中用来导入随机数生成模块的import random是Python中用来导入随机数生成模块的语import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而importimport random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessingimport random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理的import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理的模import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理的模块import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理的模块的import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理的模块的语import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理的模块的语句import random是Python中用来导入随机数生成模块的语句,而import multiprocessing则是导入用于多进程处理的模块的语句。
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