from asyncio import run, sleep class AlternatingGenerator: def __init__(self, gen1, gen2): self.gen1 = gen1 self.gen2 = gen2 self.next = gen1 def __aiter__(self): return self async def __anext__(self): # if we are done we both generators if not self.gen1 and not self.gen2: raise StopAsyncIteration try: # saving the current generator into a variable for later current = self.next # if the other genrerator is not null, alternating to it for the next iteration if self.next is self.gen1 and self.gen2: self.next = self.gen2 elif self.next is self.gen2 and self.gen1: self.next = self.gen1 # calling the generator of the current iteration and returning the next result return await anext(current) except StopAsyncIteration: # unsetting the generator that just finished if current is self.gen1: self.gen1 = None else: self.gen2 = None # recursive call, trying again with the other generator return await self.__anext__() async def three(): for i in range(3, 31, 10): await sleep(0.25) yield i async def five(): for i in range(5, 101, 10): await sleep(0.25) yield i async def main(): gen = AlternatingGenerator(three(), five()) try: # or just use "async for item in gen:" while True: print(await anext(gen)) except StopAsyncIteration: pass if __name__ == '__main__': run(main())
$ python alternating_generator.py 3 5 13 15 23 25 35 45 55 65 75 85 95
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin alternierender Asynchrongenerator in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

ListsandNumPyarraysinPythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblebutlessmemory-efficient,whileNumPyarraysareoptimizedfornumericaldata.1)Listsstorereferencestoobjects,withoverheadaround64byteson64-bitsystems.2)NumPyarraysstoredatacontiguou

TensurepythonscriptsBehavectelyAcrossdevelopment, Staging und Produktion, UsethesStrategien: 1) Umweltvariablenforsimplesettings, 2) configurationFilesForComplexSetups und 3) dynamikloadingForAdaptability.eachMethodofferiqueNefits und Requiresca

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.


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