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
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La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

Dans Python, vous pouvez utiliser pour les boucles, énumérer et les compréhensions de liste pour traverser les listes; En Java, vous pouvez utiliser des boucles traditionnelles et améliorées pour les boucles pour traverser les tableaux. 1. Les méthodes de traversée de la liste Python incluent: pour la compréhension de la boucle, de l'énumération et de la liste. 2. Les méthodes de traversée du tableau Java comprennent: traditionnel pour la boucle et amélioré pour la boucle.

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Les groupes d'exception dans Python 3.11 permettent de gérer plusieurs exceptions simultanément, améliorant la gestion des erreurs dans des scénarios simultanés et des opérations complexes.

Les annotations de fonction dans Python ajoutent des métadonnées aux fonctions pour la vérification de type, la documentation et la prise en charge de l'IDE. Ils améliorent la lisibilité du code, la maintenance et sont cruciaux dans le développement de l'API, la science des données et la création de bibliothèques.


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