


En quoi les compréhensions des générateurs diffèrent-elles des compréhensions des listes en Python??
Nov 27, 2024 am 06:45 AMDévoilement du concept de compréhension de générateur
Les compréhensions de générateur, comme leurs homologues plus connues, les compréhensions de liste, sont des outils puissants en Python pour gérer efficacement générer des séquences.
Comment font-ils Travailler??
Lorsque vous créez une compréhension génératrice, vous créez essentiellement une expression qui génère des éléments un par un, paresseusement selon vos besoins. Contrairement aux compréhensions de liste, qui stockent tous les éléments générés en mémoire à la fois, les compréhensions génératrices ne produisent l'élément suivant que sur demande.
Considérons l'exemple suivant?:
>>> my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6] >>> filtered_list = [item for item in my_list if item > 3] # List comprehension >>> print(filtered_list) [5, 9, 6]
Dans cet exemple, filtered_list est une liste contenant tous les éléments de ma_liste supérieurs à 3.
Maintenant, créons un générateur de compréhension équivalent?:
>>> filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3) # Generator comprehension >>> print(filtered_gen) # Notice the generator object <generator object <genexpr> at 0x7f2ad75f89e0>
Comme vous pouvez le constater, filtered_gen n'est pas une liste mais un objet générateur. Il fournit un mécanisme paresseux pour parcourir la séquence. En appelant next(filtered_gen), vous récupérez l'élément suivant, qui est 5 dans ce cas. Les appels suivants donnent 9 et 6.
Optimisation de la mémoire
L'avantage majeur des compréhensions génératrices réside dans leur capacité à conserver la mémoire. En générant des éléments à la demande, ils évitent de consommer de la mémoire pour tous les éléments à la fois, ce qui peut être crucial pour les séquences volumineuses.
Cas d'utilisation
Les compréhensions du générateur sont idéales pour les scénarios où vous devez?:
- Itérer sur de grandes séquences, en traitant les éléments un par un temps.
- Effectuez des calculs complexes sur des éléments tout en itérant.
- Conservez la mémoire, en particulier lorsque vous travaillez avec des séquences potentiellement volumineuses.
Conclusion
Les compréhensions de générateur étendent l'utilité des compréhensions de listes en fournissant un mécanisme efficace en mémoire pour générer des séquences sur demande. Ils offrent de la flexibilité, des avantages en termes de performances et la possibilité de travailler efficacement avec des séquences potentiellement massives.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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.

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.

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

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.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
