


Return Inside Generator with Yield
In Python 3.3 wurde eine wesentliche Änderung hinsichtlich der Verwendung von Return neben Yield innerhalb von Generatorfunktionen eingeführt. Im Gegensatz zu Python 2, wo ein solcher Code einen Fehler auslösen würde, ist dies in Python 3.3 möglich. Das Verhalten unterscheidet sich jedoch von dem, was man erwarten könnte.
Betrachten Sie den folgenden Python 3.3-Code:
<code class="python">def f(): return 3 yield 2 x = f() print(x.__next__())</code>
Wenn Sie diesen Code ausführen, werden Sie feststellen, dass eine Ausnahme ausgelöst wird: StopIteration: 3. Diese Ausnahme hat zwei Hauptaspekte:
-
StopIteration wird ausgelöst: Die Return-Anweisung innerhalb der Generatorfunktion entspricht jetzt dem Auslösen von StopIteration(
). - Wert, auf den über eine Ausnahme zugegriffen werden kann: Auf den zurückgegebenen Wert (in diesem Fall 3) kann über das Wertattribut des Ausnahmeobjekts zugegriffen werden.
Also, wenn ein Generator Wenn die Funktion sowohl return als auch yield enthält, ist das so, als würde man eine StopIteration-Ausnahme mit dem angegebenen Rückgabewert auslösen. Dies bedeutet, dass der Generator beendet wird und der zurückgegebene Wert über das Wertattribut der Ausnahme verfügbar ist.
Mit anderen Worten: Während die Rückgabe in einer Generatorfunktion zuvor ein Fehler war, hat sie jetzt einen bestimmten Zweck: zu Beenden Sie den Generator und geben Sie einen Wert über den Ausnahmebehandlungsmechanismus zurück.
Dieses Verhalten hat Auswirkungen auf die Generatordelegierung unter Verwendung der neuen Yield-from-Syntax in Python 3.3. Zum Beispiel:
<code class="python">def f(): return 1 yield 2 def g(): x = yield from f() print(x) # Iterate over generator to run it for _ in g(): pass</code>
In diesem Code gibt der Generator f 1 zurück und delegiert dann an den Generator g, der den zurückgegebenen Wert ausgibt. Sie sehen jedoch nur 1 gedruckt, was darauf hinweist, dass die Yield-Anweisung die Delegation stoppt, bevor die Yield-Anweisung in f den Wert 2 erzeugen kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wirkt sich Return auf das Generatorverhalten in Python 3.3 aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Das Implementieren von Fabrikmuster in Python kann verschiedene Arten von Objekten erstellen, indem eine einheitliche Schnittstelle erstellt wird. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Definieren Sie eine Grundklasse und mehrere Erbschaftsklassen wie Fahrzeug, Auto, Flugzeug und Zug. 2. Erstellen Sie eine Fabrikklasse VehicleFactory und verwenden Sie die Methode create_vehicle, um die entsprechende Objektinstanz gemäß dem Typ -Typ -Parameter zurückzugeben. 3.. Instantieren Sie das Objekt durch die Fabrikklasse, wie z. B. my_car = factory.create_vehicle ("Car", "Tesla"). Dieses Muster verbessert die Skalierbarkeit und Wartbarkeit des Codes, muss jedoch auf seine Komplexität beachtet werden

In Python wird das R- oder R -Präfix verwendet, um die ursprüngliche Zeichenfolge zu definieren, alle entkommenen Zeichen zu ignorieren und die Zeichenfolge buchstäblich zu interpretieren. 1) Anwendbar auf regelmäßige Ausdrücke und Dateiwege, um Missverständnisse von Escape -Charakteren zu vermeiden. 2) Nicht anwendbar für Fälle, in denen entkommene Zeichen erhalten werden müssen, wie z. B. Linienbrüche. Bei der Verwendung ist eine sorgfältige Überprüfung erforderlich, um eine unerwartete Ausgabe zu vermeiden.

In Python ist die __Del__ -Methode der Destruktor eines Objekts, der zur Reinigung von Ressourcen verwendet wird. 1) Unsichere Ausführungszeit: Vergewiesen auf den Müllsammlungsmechanismus. 2) Rundschreiben: Dies kann dazu führen, dass der Anruf mit dem WeaCref -Modul nicht sofort und behandelt werden kann. 3) Ausnahmehandhabung: Ausnahme in __del__ kann mit dem Try-Except-Block ignoriert und erfasst werden. 4) Best Practices für das Ressourcenmanagement: Es wird empfohlen, mit Aussagen und Kontextmanagern zur Verwaltung von Ressourcen zu verwenden.

Die Pop () -Funktion wird in Python verwendet, um Elemente aus einer Liste zu entfernen und eine bestimmte Position zurückzugeben. 1) Wenn der Index nicht angegeben ist, entfernt und gibt Pop () das letzte Element der Liste standardmäßig zurück. 2) Beim Angeben eines Index entfernt und gibt Pop () das Element an der Indexposition ab. 3) Achten Sie bei der Verwendung auf Indexfehler, Leistungsprobleme, alternative Methoden und Listenvariabilität.

Python verwendet hauptsächlich zwei Hauptbibliothekenkissen und OpenCV für die Bildverarbeitung. Das Kissen eignet sich für eine einfache Bildverarbeitung, z. B. das Hinzufügen von Wasserzeichen, und der Code ist einfach und einfach zu bedienen. OpenCV eignet sich für eine komplexe Bildverarbeitung und Computersicht, wie z. B. die Kantenerkennung, mit überlegener Leistung, es ist jedoch die Aufmerksamkeit für die Speicherverwaltung erforderlich.

Das Implementieren von PCA in Python kann durch manuelles Schreiben von Code oder die Verwendung der Scikit-Learn-Bibliothek erfolgen. Die manuelle Implementierung von PCA umfasst die folgenden Schritte: 1) Zentralisierung der Daten, 2) Berechnen Sie die Kovarianzmatrix, 3) Berechnen Sie die Eigenwerte und Eigenvektoren, 4) Sortieren und Auswahl von Hauptkomponenten und 5) projizieren die Daten in den neuen Raum. Die manuelle Implementierung hilft, den Algorithmus ausführlich zu verstehen, aber Scikit-Learn bietet bequemere Funktionen.

Die Berechnung von Logarithmen in Python ist eine sehr einfache, aber interessante Sache. Beginnen wir mit der grundlegendsten Frage: Wie berechnet man Logarithmus in Python? Grundlegende Methode zur Berechnung des Logarithmus in Python Das Mathematikmodul von Python bietet Funktionen zur Berechnung des Logarithmus. Nehmen wir ein einfaches Beispiel: Importmath# berechnet den natürlichen Logarithmus (Basis ist e) x = 10natural_log = math.log (x) print (f "natürliches log ({x}) = {natürliches_log}")# berechnet den Logarithmus mit Basis 10 log_base_10 = math.log10 (x) PRIRISE

Um eine lineare Regression in Python zu implementieren, können wir aus mehreren Perspektiven ausgehen. Dies ist nicht nur ein einfacher Funktionsaufruf, sondern beinhaltet eine umfassende Anwendung von Statistiken, mathematischer Optimierung und maschinellem Lernen. Tauchen wir eingehend in diesen Prozess ein. Die häufigste Möglichkeit, lineare Regression in Python zu implementieren, besteht darin, die Scikit-Learn-Bibliothek zu verwenden, die einfache und effiziente Tools bietet. Wenn wir jedoch ein tieferes Verständnis der Prinzipien und der Implementierungsdetails der linearen Regression haben möchten, können wir auch unseren eigenen linearen Regressionsalgorithmus von Grund auf neu schreiben. Die lineare Regressionsimplession von Scikit-Learn verwendet Scikit-Learn, um die Implementierung der linearen Regression zu verkörpern und es uns ermöglicht, leicht zu modellieren und vorherzusagen. Hier ist ein Gebrauch SC


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