


Comment le mot clé ? rendement ? de Python permet-il une itération et une gestion efficaces de la mémoire dans les générateurs ?
Dec 31, 2024 pm 09:18 PMExplorer le r?le du ? rendement ? en Python?: libérer la puissance des générateurs
Comprendre les itérateurs et les générateurs
Au c?ur des itérateurs se trouve la possibilité de parcourir des itérables, tels que des listes et des cha?nes, de manière séquentielle. Cependant, les générateurs poussent ce concept un peu plus loin, en fournissant un mécanisme puissant pour la génération de valeur à la demande.
Présentation des générateurs
Contrairement aux listes, qui stockent toutes leurs valeurs en mémoire, les générateurs génèrent des valeurs une par un selon les besoins. Cela les rend économes en mémoire lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données. Les générateurs sont créés à l'aide du mot-clé rendement dans une fonction.
Valeurs de rendement
Le mot-clé rendement fonctionne de la même manière pour renvoyer des fonctions, mais au lieu de terminer l'exécution de la fonction, il met la fonction en pause et renvoie un valeur. Les appels suivants à la fonction génératrice reprendront l'exécution là où elle s'était arrêtée, continuant à produire des valeurs jusqu'à ce qu'elle ait épuisé toutes les valeurs possibles.
Méthode get_child_candidates?: une explication complète
Analysons la méthode _get_child_candidates dans votre code?:
def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): if self._leftchild and distance - max_dist < self._median: yield self._leftchild if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median: yield self._rightchild
Cette méthode prend un n?ud et trois paramètres de distance et utilise le rendement pour renvoyer des candidats enfants potentiels qui répondent à certains critères de distance. Chaque instruction de rendement représente un candidat potentiel.
Utilisation de _get_child_candidates dans la méthode Caller
Dans la méthode caller, le code initialise d'abord deux listes?: result pour collecter les valeurs finales et candidats pour stocker la valeur initiale. n?ud. Ensuite, il entre dans une boucle qui continue tant qu'il y a des candidats dans les candidats?:
- Il récupère le dernier candidat parmi les candidats et le supprime de la liste.
- Il calcule la distance entre le candidat et un autre objet.
- Si la distance répond aux critères spécifiés, elle ajoute les valeurs du candidat à résultat.
- Enfin, il ajoute les candidats enfants du candidat actuel aux candidats en utilisant la méthode _get_child_candidates.
Cette boucle explore efficacement toute la structure arborescente en utilisant des générateurs pour éviter d'avoir à stocker tous les candidats potentiels en mémoire.
Contr?le de l'épuisement des générateurs
Les générateurs peuvent être contr?lés efficacement grace à leur méthodes, permettant un comportement personnalisé. Par exemple, un générateur peut être configuré pour cesser de produire des valeurs lorsqu'une certaine condition est remplie.
La polyvalence d'itertools
Le module Python itertools offre une gamme de fonctions puissantes pour manipuler les itérables. Ces fonctions permettent des taches telles que la création de permutations, la combinaison de générateurs et le regroupement de valeurs.
En résumé, le mot-clé rendement en Python nous permet de créer des générateurs, permettant une itération efficace sur de grands ensembles de données sans consommer de mémoire excessive. Combinés à la polyvalence des itérateurs et aux puissants utilitaires d'itertools, les générateurs débloquent une richesse de fonctionnalités pour la manipulation de données en Python.
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.
