从一个函数传递操作变量以用于另一个函数

Question

我正在使用蛮力策略来找到我的问题的答案解决方案。我的想法是循环通过3个不同的范围，例如，一个嵌套循环，以10为增量显着减少组合数量。

然后我在我的第一个函数中给出了三个解决方案，为我的函数重新定义了循环范围参数，这将产生更精确的解决方案。

这是我的代码：

# first broad looping function to zone down to the relevant area of my solution 
def t1_solve(cgoal): 
    max_value = None 
    nc_f = None 
    c_f = None 
    cd_f = None 
    for i, j, k in [(i,j,k) for i in range(nc_rev.idxmax(),int((cgoal*100)+200),5) for 
    j in range(c_rev.idxmax(),int((cgoal*100)+200),5) for k in range(cd_rev.idxmax(), 
    int((cgoal*100)+200),5)]: 
     if (t1rev(i,j,k) > max_value and t1c(i,j,k) > cgoal): 

      #storing the optimal value result, and my three solution in nc_f, c_f, cd_f 

      max_value = t1rev(i,j,k) 
      nc_f = i 
      c_f = j 
      cd_f = k 

    print max_value 
    print nc_f, c_f, cd_f 
    return nc_f 
    return c_f 
    return cd_f 

# second reduced looping problem to fine-tune my answer 

def t1_finetune(): 

# run the broad looping function 

    t1_solve(3.61) 

# this is where I have trouble with passing my solutions stored in the 
# previous function's nc_f, c_f, cd_f 

#ERROR OCCURS HERE!!!!! 
    if nc_f - 20 > 0: 
     nc_lowerbound = nc_f - 20 
    else: 
     nc_lowerbound = 1 

    if nc_f + 20 < 1499: 
     nc_upperbound = nc_f + 20 
    else: 
     nc_upperbound = 1499 

    if c_f - 20 > 0: 
     c_lowerbound = c_f - 20 
    else: 
     c_lowerbound = 1 

    if c_f + 20 < 1499: 
     c_upperbound = c_f + 20 
    else: 
     c_upperbound = 1499 

    if cd_f - 20 > 0: 
     cd_lowerbound = cd_f - 20 
    else: 
     cd_lowerbound = 1 

    if cd_f + 20 < 1499: 
     cd_upperbound = cd_f + 20 
    else: 
     cd_upperbound = 1499  

    for i, j, k in [(i,j,k) for i in range(nc_lowerbound, nc_upperbound) for 
    j in range(c_lowerbound, c_upperbound) for k in range(cd_lowerbound, cd_upperbound)]: 
     if (t1rev(i,j,k) > max_value and t1c(i,j,k) > cgoal): 
      max_value = t1rev(i,j,k) 
      nc_f = i 
      c_f = j 
      cd_f = k 
    print max_value 
    print nc_f, c_f, cd_f 
    return nc_f, c_f, cd_f 


t=time.time() 
t1_finetune() 
print time.time() - t 

该错误消息我得到的是：

UnboundLocalError: local variable 'nc_f' referenced before assignment 

从本质上讲，我只需要nc_f通过，C_F和cd_f从我t1_solve（）在我t1_finetune（）。自己运行t1_solve（）可以正常工作，并且在t1_finetune（）中调用t1_solve（）时，它仍然可以运行，直到发生错误发生的代码的其余部分。

我希望这是明确的，请让我知道，如果有什么我可以澄清。

在此先感谢！

Answer 1

首先，您的t1_solve函数有三个return而不是一个。一旦到达第一个，功能就结束了，其他的都不会发生。所以，你需要这样的：

return nc_f, c_f, cd_f 

---

接下来，当你调用t1_solve并返回这些值给你，你只是忽略的结果。你需要将它们存储在某个地方。例如：

nc_f, c_f, cd_f = t1_solve(3.61) 

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对于一个直观的了解，你在做什么这里返回三个值，而不是一个，以及三个变量分配这三个返回值。

如果你想知道什么是实际上发生：第一个nc_f, c_f, cd_f创建一个单一的3元组元组并返回一个元组。然后，后面的nc_f, c_f, cd_f =使用迭代分配解包。请参阅教程部分Tuples and Sequences以获得很好的介绍。