Ein Generatorobjekt in Python zurücksetzen: Alternativen erkunden
Generatoren bieten eine effiziente Möglichkeit, eine Folge von Werten zu durchlaufen, ohne eine Liste zu erstellen Erinnerung. Sobald ein Generator jedoch alle seine Werte abgegeben hat, ist er erschöpft und kann nicht direkt wiederverwendet werden. Dies wirft die Frage auf, wie man ein Generatorobjekt in Python zurücksetzt.
Leider verfügen Generatoren nicht über eine integrierte Reset-Methode. Um einen Generator wiederzuverwenden, haben Sie mehrere Möglichkeiten:
- Führen Sie die Generatorfunktion erneut aus: Der einfachste Ansatz besteht darin, die Generatorfunktion einfach erneut auszuführen und so ein neues Generatorobjekt zu erstellen. Diese Option stellt sicher, dass der Generator von seinem Anfangszustand aus startet und alle erforderlichen Werte neu berechnet.
- Speichern Sie die Generatorergebnisse in einer Datenstruktur: Alternativ können Sie die Ergebnisse des Generators in einer speichern Datenstruktur wie eine Liste oder ein Array. Dadurch können Sie die Werte mehrmals durchlaufen, ohne die Generatorfunktion erneut ausführen zu müssen. Diese Option reserviert jedoch Speicher für die gesamte Wertefolge, was bei großen Generatoren ein Problem darstellen kann.
Beachten Sie den folgenden Codeauszug für jede Option:
Option 1 (Generatorfunktion erneut ausführen):
<code class="python">y = FunctionWithYield() for x in y: print(x) y = FunctionWithYield() for x in y: print(x)</code>
Option 2 (Generatorergebnisse in einer Liste speichern):
<code class="python">y = list(FunctionWithYield()) for x in y: print(x) # Can iterate again: for x in y: print(x)</code>
Die Auswahl Die Wahl zwischen diesen Optionen hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Programms ab. Option 1 ist für kleine Generatoren effizienter oder wenn die erneute Ausführung der Generatorfunktion nicht rechenintensiv ist. Option 2 eignet sich besser für große Generatoren, bei denen das Speichern der Ergebnisse im Speicher möglich ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie setze ich ein Generatorobjekt in Python zurück?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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