了解 Python 中使用 vars() 创建动态变量时的错误

为什么我们不能使用 vars() 动态访问 Python 变量？

在 Python 中动态创建变量会让人感觉很强大，尤其是当您希望优化代码灵活性或更灵活地处理数据时。

想象一下，您正在循环访问一个列表，并想要创建一系列具有特定名称的变量 - 听起来很简洁，对吧？这 对于此类任务，函数是一个诱人的选择，因为它可以访问当前局部变量的字典。

然而，尽管这种方法看起来很直观，但有时会导致意想不到的结果 。如果您遇到过这个问题，那么您并不孤单！当他们的代码在变量检索时失败时，许多开发人员都会感到惊讶。

让我们深入研究一下为什么使用 在循环中动态运行可能不会像您预期的那样，用一些现实生活中的例子来说明问题🎢。准备好了解为什么 vars() 函数可能会导致这些问题了吗？继续阅读！

命令	使用示例
vars()	用于访问或修改当前本地符号表的字典。例如，vars()['var_name'] = value 将值动态分配给当前作用域中的变量名称。
exec()	将动态构造的字符串作为 Python 代码执行，允许在运行时创建和修改变量名称。例如，exec("var_name = 1") 将创建一个值为 1 的变量 var_name。
get() (Dictionary method)	检索与字典中指定键关联的值，如果该键不存在，则具有可选的默认返回值。此处用于以字典形式安全访问动态创建的“变量”，如dynamic_vars.get('abc1', None)。
f-strings	格式化字符串文字用于在字符串文字中嵌入表达式。这里，f'abc{a[i]}'根据循环迭代动态生成变量名称。
unittest library	用于用 Python 编写单元测试的测试框架。 unittest.TestCase 类提供了各种用于验证代码的断言方法，例如 self.assertEqual()。
unittest.main()	当直接执行脚本时，运行在unittest类中定义的所有测试用例，启动对解决方案函数的一系列测试。
self.assertEqual()	在单元测试中用于比较测试用例中的两个值。例如， self.assertEqual(test_with_dict(['1', '2']), [1, 1]) 验证输出是否与预期值匹配。
f"results.append(abc{a[i]})" (with exec())	将 exec() 与 f 字符串相结合，将动态创建的变量附加到列表中。例如， exec(f"results.append(abc{a[i]})") 访问动态创建的变量并将其值添加到结果中。
for i in range(len(a)) (looping technique)	用于迭代列表 a 的索引，允许在每次迭代中生成动态变量名称和关联操作。

了解使用 Python 的 vars() 函数创建动态变量

Python 函数 对于需要访问当前局部变量并在运行时动态创建变量名称的开发人员来说，这通常是首选。在提供的示例中，该函数用于根据列表中的元素创建名称变量，这使我们能够自动生成“abc1”、“abc2”和“abc3”等变量名称。虽然这听起来很方便，但这种方法有一些局限性，特别是当我们稍后尝试动态检索这些变量时。本例中出现错误的主要原因之一是 不会以跨代码不同部分持久的方式修改实际的本地范围。这可能会导致返回语句中出现意外的“找不到变量”错误。

在我们的方法中，我们最初使用 迭代列表中的每个元素，并通过将字符串“abc”与每个列表元素组合来动态生成变量名称。例如，如果列表是 ['1', '2', '3']，则循环将创建名为 'abc1'、'abc2' 和 'abc3' 的变量。但同时 帮助我们存储这些值，并以一致的方式检索它们 在返回阶段是很棘手的，因为这些变量可能无法像我们预期的那样保持可访问性。为了避免这种情况，一种替代方法是使用字典来存储这些生成的变量，因为字典本质上是为动态键值存储而设计的。

我们还探索了使用 函数作为动态定义变量的另一种方式。这 执行（） 函数允许我们执行一串Python代码，通过将变量名称嵌入到代码字符串中来在运行时创建变量。然而，由于潜在的安全风险和性能成本，这种方法仅限于特定情况。例如，在涉及用户输入的环境中，如果处理不当，使用 exec() 可能会造成漏洞。在我们的示例中，exec() 用于受控设置，我们对输入有信心，并且它用于创建动态变量。尽管如此，除非对于安全应用程序绝对必要，否则通常会避免使用此方法。

该解决方案的另一个关键方面涉及编写 验证每个方法（vars()、字典和 exec()）是否按预期工作。使用Python的unittest库，我们设置测试用例以确保每种方法一致地返回预期值。单元测试框架提供了有用的断言，例如assertEqual，用于将函数输出与预期结果进行比较。例如，我们的测试证实，使用值列表运行基于字典的函数会返回 [1,1,1]，如预期的那样。通过使用单元测试，我们可以快速验证代码在不同场景中的稳健性，并尽早发现任何差异。总的来说，这些测试通过确保我们的函数有效、可靠地处理边缘情况，强化了编码的最佳实践。

def test_with_vars(a):
    # Initialize a dictionary to track generated variables
    for i in range(len(a)):
        # Dynamically assign variable names and values
        vars()[f'abc{a[i]}'] = 1
    # Collect dynamically assigned values and return
    return [vars().get(f'abc{a[i]}', None) for i in range(len(a))]

# Test case to verify solution
b = ['1', '2', '3']
print(test_with_vars(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

def test_with_dict(a):
    # Use a dictionary to simulate dynamic variables
    dynamic_vars = {}
    for i in range(len(a)):
        # Use dictionary keys as dynamic variable names
        dynamic_vars[f'abc{a[i]}'] = 1
    # Return list of values using dictionary keys
    return [dynamic_vars.get(f'abc{a[i]}', None) for i in range(len(a))]

# Test case for dictionary-based solution
print(test_with_dict(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

def test_with_exec(a):
    # Use exec to create dynamic variables
    for i in range(len(a)):
        exec(f"abc{a[i]} = 1")
    # Verify by returning values
    results = []
    for i in range(len(a)):
        # Access dynamically created variables
        exec(f"results.append(abc{a[i]})")
    return results

# Test case for exec-based solution
print(test_with_exec(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

import unittest

class TestDynamicVariableAssignment(unittest.TestCase):
    def test_vars_method(self):
        self.assertEqual(test_with_vars(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])
        
    def test_dict_method(self):
        self.assertEqual(test_with_dict(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])

    def test_exec_method(self):
        self.assertEqual(test_with_exec(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])

# Run the tests
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

探索 Python 中动态变量创建的替代方案

在使用 Python 时，许多开发人员发现自己正在探索动态创建和访问变量的方法。这 函数是动态处理变量时首先尝试的工具之一。然而，正如我们所看到的，仅依靠 vars() 进行变量操作会带来挑战，特别是在检索和一致访问方面。相反，通常鼓励开发人员使用更受控制和更可靠的替代方案，例如字典，它可以简化数据访问并减少运行时错误。例如，将生成的变量作为键值对存储在字典中可以让您避免复杂的解决方法并确保整个脚本的一致性。

除了词典之外， function 是可用于管理动态生成的变量的另一个选项。与主要访问本地符号表的 vars() 不同，globals() 在模块级别工作，使变量可以在整个程序中访问。例如，使用以下命令在全局范围内创建变量 确保 new_var 可以在整个模块中访问。但是，在大型项目中应谨慎使用 globals() 以避免全局范围内出现意外的副作用。也就是说，它对于需要全局变量访问的小型项目仍然很有帮助。

当需要管理具有动态名称的大量属性时，一些开发人员也会转向 Python 类。通过使用 ，您可以在运行时为类实例分配新属性，从而在对象的范围内有效地创建“动态变量”。例如，运行 为对象分配一个新属性，从而在受控环境中实现灵活的数据处理。这种方法提供了两全其美的优点：动态变量命名和封装，使数据保持井井有条，并防止使用 globals() 或 vars() 时常见的问题。采用 vars() 的这些替代方案为管理动态数据提供了更结构化的选项。

1. 为什么 vars() 有时不适用于动态变量？
2. vars() 旨在访问本地符号表，但可能不会像字典或全局变量那样保留动态创建的变量。使用 vars() 分配和检索变量可能会导致范围和检索错误。
3. Python 中 vars() 和 globals() 有什么区别？
4. 尽管 通常用于本地上下文中， 访问全局符号表。这意味着使用 globals() 创建的变量在整个模块中都可用，从而使其对于某些类型的动态分配更加可靠。
5. exec() 可以安全地用于动态变量吗？
6. 尽管 允许在运行时创建变量，但如果误用，尤其是用户输入时，会带来安全风险。通常建议仅针对受控且易于理解的数据。
7. 使用 setattr() 获取动态属性的示例是什么？
8. 使用 使用类实例可以动态分配属性，例如 ，这使得“new_attr”成为该实例的有效属性。
9. vars() 和字典之间有性能差异吗？
10. 是的，字典在管理动态数据方面通常更快、更可靠，因为它们是为键值存储而设计的，并且针对检索进行了优化，这与更专业的 vars() 不同。
11. 为什么字典比 vars() 更受青睐？
12. 字典更具可预测性，可以防止 vars() 可能导致的范围问题，使它们成为动态管理数据的实用选择。
13. getattr() 与 setattr() 有何关系？
14. 从类实例中检索属性（如果存在），提供对分配的值的动态访问 。这对于在对象范围内动态访问数据非常有用。
15. 使用动态变量时的最佳实践是什么？
16. 选择字典或结构化数据容器以获得简单性和可靠性。保留 vars() 和 globals() 以应对传统数据处理方法不可行的情况。
17. 使用 globals() 会影响性能吗？
18. 是的，过度使用 会降低性能并带来调试挑战。最好谨慎使用它，并且仅在需要全局范围时才使用它。
19. 我可以将 setattr() 与其他方法结合起来以获得更好的结果吗？
20. 是的，当与字典或列表一起使用时，setattr() 在类中运行良好，为您提供灵活性和封装性，非常适合有组织的、可重用的代码。

尽管 看起来像是动态管理变量的优雅解决方案，但它的局限性使其在复杂的代码或循环中不可靠。使用字典或 提供更可预测的结果并避免常见的陷阱。

通过结合类似的方法 和 ，开发人员可以更好地控制管理动态数据。尝试这些替代方案将确保您的代码既高效又能够适应复杂的要求，从而适合实际应用程序。 🚀