Pour faire d'un objet un générateur, vous devez générer des valeurs à la demande en définissant une fonction contenant un rendement, en implémentant des classes itérables qui implémentent \ _ \ _ iter \ _ et \ _next \ _ méthodes, ou à l'aide d'expressions de générateur. 1. Définissez une fonction contenant le rendement, renvoyez l'objet générateur lorsqu'il est appelé et générez des valeurs successivement; 2. Implémentez le \ _ \ _ iter \ _ \ _ \ _ et \ _ \ _ Next \ _ \ _ \ _ \ _ dans une classe personnalisée pour contr?ler la logique itérative; 3. Utilisez des expressions de générateur pour créer rapidement un générateur léger, adapté aux transformations simples ou au filtrage. Ces méthodes évitent de charger toutes les données dans la mémoire, améliorant ainsi l'efficacité de la mémoire.
Pour faire d'un objet un générateur dans Python, vous ne transformez pas nécessairement l'objet lui-même en un générateur, mais créez plut?t un moyen de produire des valeurs à la volée - généralement en définissant une fonction ou une classe qui donne des valeurs en utilisant yield
, ou en implémentant la logique d'itération avec __iter__
et __next__
. Voici comment le faire efficacement.

Définir une fonction de générateur en utilisant yield
Le moyen le plus simple de créer un générateur est d'utiliser le mot clé yield
dans une fonction. Lorsqu'il est appelé, cette fonction renvoie un objet générateur sur lequel vous pouvez itéré.

def my_generator (): rendement 1 rendement 2 rendement 3 gen = my_generator () pour la valeur dans la génération: Imprimer (valeur)
Cela imprime:
1 2 3
- La fonction ne s'exécute pas en même temps; Il s'arrête à chaque fois qu'il frappe
yield
. - Ceci est économe en mémoire car il génère des valeurs une à la fois au lieu de construire une liste complète en mémoire.
- Vous pouvez utiliser des boucles, des conditions ou n'importe quelle logique à l'intérieur de la fonction du générateur pour contr?ler ce qui est cédé.
Faire un objet personnalisé itérable qui produit des valeurs comme un générateur
Si vous avez une classe personnalisée et que vous souhaitez que ses instances soient itables à la manière de générateur, vous devrez définir les méthodes __iter__()
et __next__()
.

classe MyRange: def __init __ (self, start, fin): self.current = start self.end = fin def __iter __ (soi): Se retourner def __Next __ (self): Si self.current <self.end: valeur = self.Current self.current = 1 Valeur de retour autre: augmenter la pertinence # Utilisation pour num dans myRange (0, 3): imprimer (num)
Cela imprime:
0 1 2
- La méthode
__iter__
doit renvoyer l'objet itérateur lui-même (généralementself
). - La méthode
__next__
gère le renvoi de la valeur suivante ou l'augmentationStopIteration
une fois terminé. - Cette approche vous donne un contr?le fin sur le comportement d'itération.
Utilisez des expressions de générateur pour les générateurs légers
Si vous avez juste besoin d'un générateur rapide sans écrire une fonction entière, vous pouvez utiliser une expression de générateur - similaire aux compréhensions de la liste, mais avec ParentsTheses.
carrés = (x * x pour x dans la plage (5)) Pour le carré dans les carrés: Imprimer (carré)
Cela imprime:
0 1 4 9 16
- Ceux-ci sont utiles pour les transformations ou le filtrations simples.
- Ils sont plus concis que d'écrire une fonction de générateur complète.
- Contrairement aux listes, ils ne stockent pas tous les éléments en mémoire à la fois.
Ainsi, faire agir un objet comme un générateur signifie généralement écrire une fonction de générateur, créer une classe itérable qui contr?le la production de valeur, soit utiliser une expression de générateur. Il ne s'agit pas de transformer l'objet en un générateur en soi, mais de lui permettre de se comporter comme un lorsqu'il est itéré.
Fondamentalement, c'est tout.
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L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Pour intégrer la technologie informatique des sentiments de l'IA dans les applications PHP, le noyau est d'utiliser les services cloud AIAPI (tels que Google, AWS et Azure) pour l'analyse des sentiments, envoyer du texte via les demandes HTTP et analyser les résultats JSON renvoyés et stocker les données émotionnelles dans la base de données, réalisant ainsi le traitement automatisé et les informations sur les données de la rétroaction des utilisateurs. Les étapes spécifiques incluent: 1. Sélectionnez une API d'analyse des sentiments d'IA appropriée, en considérant la précision, le co?t, le support linguistique et la complexité d'intégration; 2. Utilisez Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes, stocker les scores de sentiment, les étiquettes et les informations d'intensité; 3. Construisez un tableau de bord visuel pour prendre en charge le tri prioritaire, l'analyse des tendances, la direction d'itération du produit et la segmentation de l'utilisateur; 4. Répondez aux défis techniques, tels que les restrictions d'appel API et les chiffres

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

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