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Table des matières
Que fait le mot-clé ? rendement ? en Python??
Introduction
Iterables
Générateurs
Rendement
Votre code expliqué
Utilisation avancée du générateur
Itertools
Maison développement back-end Tutoriel Python Comment le mot-clé ? rendement ? de Python crée-t-il et gère-t-il des générateurs ?

Comment le mot-clé ? rendement ? de Python crée-t-il et gère-t-il des générateurs ?

Dec 21, 2024 am 08:51 AM

How Does Python's `yield` Keyword Create and Manage Generators?

Que fait le mot-clé ? rendement ? en Python??

Introduction

Comprendre le mot-clé rendement en Python nécessite une familiarité avec les itérables et les générateurs.

Iterables

Les itérables sont des objets comme des listes et des cha?nes qui peuvent être itéré sur un élément à la fois.

Générateurs

Les générateurs sont des itérateurs qui produisent des valeurs une à la fois sans stocker la séquence entière en mémoire.

Rendement

Le mot-clé rendement fonctionne comme une instruction return dans une fonction génératrice. Cependant, au lieu de terminer la fonction, elle suspend l'exécution et renvoie une valeur. Lorsque l'itérateur reprend, l'exécution continue là où elle s'était arrêtée.

Votre code expliqué

Générateur?:

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    # Check if a left child exists and the distance is within range
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild

    # Check if a right child exists and the distance is within range
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Cette fonction génératrice renvoie les n?uds enfants dans la distance spécifiée range.

Appelant?:

result, candidates = [], [self]  # Initialize empty result and candidates list

while candidates:  # Iterate while candidates are available
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:  # Check distance range
        result.extend(node._values)

    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))  # Add children to candidates list

return result

L'appelant initialise et parcourt une liste de n?uds candidats, en utilisant la fonction de générateur pour développer la liste de candidats tout en bouclant. Il vérifie la plage de distance et ajoute des n?uds enfants le cas échéant.

Utilisation avancée du générateur

Le mot-clé rendement permet de contr?ler l'épuisement du générateur. En définissant un indicateur pour arrêter l'itération, vous pouvez suspendre et reprendre l'accès aux valeurs du générateur.

Itertools

Le module itertools fournit des fonctions pour manipuler les itérables. Par exemple, vous pouvez facilement créer des permutations d'une liste.

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Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

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Polymorphisme dans les classes python Polymorphisme dans les classes python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

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La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas

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