从Perl 5.10开始,现在可以灵活地将背景变量_$_
明确作为my_;
或given /
构建。
是否有任何人发现对“条码”的使用良好? 它是否使任何建筑更加简单/更安全/更快?
它使局势更加复杂,是什么情况? 是否在法典中引入任何建议? (因为写到<代码>__$_的管制结构如果范围广泛,将使用弹性文本,如果守则包含任何次要呼吁(由于动态范围的损失),则可以改变其行为)
最后,我要提出一个清单,阐明何时将$_
用作一种灵活做法,作为全球手段,或当它只处理某一事项时。
海事组织,从lexical 到_
上得出的一件大事是新的_
原型。
这使你能够具体指明一条小路线,这样它就能够使用一个小数,或者如果没有这样的标记,那么它就能够打碎<>_>$。
因此,不是书面:
sub foo {
my $arg = @_ ? shift : $_;
# Do stuff with $_
}
我可以写:
sub foo(_) {
my $arg = shift;
# Do stuff with $_ or first arg.
}
这不是一个大的变化,而是在我想要这种行为时更简单。 拆船清除是一件好事。
当然,这具有改变一些内装物原型(例如<代码>chr)的效果的炉.,可能会打破一些代码。
总的说来,我欢迎<代码>_。 它给我提供了一种工具,我可以用来限制意外数据零散和职能间的互动。 如果我决定使用<代码>_$_,通过使其具有灵活性,我可以确信,无论我称之为哪一种代码,_$_
在打字时都得改。
动态范围是令人感兴趣的,但大多数情况下,我想进行法性的范围。 在<代码>后添加“。 我听到了可怕的警告,即干 doing的不可取性: local$_;
--最好使用for( foo ){
。 缩略语<代码>__$_,在我以任何手段将<代码>上填满100时,我需要99倍。 缩略语:$_使“方便”和“可读性”特征更为有力。
我的大部分工作不得不按每秒5.8开展工作,因此,我有幸在大型项目中以灵活方式玩弄$_
。 然而,它感到,这样做将大大有助于使“<<> >>$_更安全,这是一件好事。
我曾找到了。 当我与<>>:Inline模块一起玩.时,这段话的字体会过于强烈。 这一简明文字:
use strict qw(vars subs);
for ( function ) {
$_->();
}
sub function {
require Inline;
Inline->bind(C => << __CODE__ );
void foo()
{
}
__CODE__
}
见Modification of a Read-only Valuequest at /usr/lib/perl5/site_perl/5.10/Inline/C.pm line 380.
深植于<代码>Inline模块内部,是一种替代方式,希望修改$_
,从而形成上述错误信息。
使用
for my $_ ( function ) { ...
或宣布<代码>my_是解决这一问题的可行工作。
(Inline
的模块被配上,以固定这一具体问题。)
[Rationale: 附加一个简短的答案,即对可能通过的新商迅速作出总结。 在寻找“常规”专题时,可以在此结束。]
到现在(2015年) 众所周知,引入弹性专题( Partial summary of my
和一些相关特征)使得在最初出现意外行为时难以发现某些行为,因此,>marked ,然后进入
#RT119315
:
One suggestion was for something like use feature lextopic ;
to make use of a new
lexical topic variable:
$^_
.
Another point made was that an "implicit name for the topicalizing operator ... other than $_
" would work best when combined with explicitly lexical functions (e.g. lexical map
or lmap
). Whether these approaches would somehow make it possible to salvage given/when
is not clear. In the afterlife of the experimental and depreciation phases perhaps something may end up living on in the river of CPAN.
这里没有任何问题,尽管我倾向于采取某种“ ask问”政策,在涉及Perls魔鬼时,不要说 t。 I.e. 例行公事不会 通常,期望依靠同龄人用非硬性数据作副作用,也不会让他们 let。
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