Python ジェネレーターの "send" のユーティリティを理解する
Python ジェネレーターの "yield" の概念は広く理解されていますが、その目的は「送信」機能についてはあいまいなままです。明確にするために、「send」関数を使用すると、最近値を生成したジェネレーターに値を送信できます。
次の単純な例を考えてみましょう:
<code class="python">def double_inputs(): while True: x = yield yield x * 2</code>
ジェネレーター インスタンスの作成時(gen)、next(gen) ステートメントを実行すると、ジェネレーターが初期化され、最初の「yield」が発生した時点で実行が一時停止されます。続いて、gen.send(10) を呼び出すと、値 10 が「yield」変数に注入されます。その後、ジェネレーターは、乗算演算の結果を表す値 20 を返します。
「send」を使用してジェネレーターに値を渡すこの機能は、主にジェネレーターから値を渡す「yield」とは区別されます。
「send」の重要なアプリケーションは、Twisted の「@defer.inlineCallbacks」デコレータにあります。これにより、次のような関数のシームレスな実行が可能になります。
<code class="python">@defer.inlineCallbacks def doStuff(): result = yield takesTwoSeconds() nextResult = yield takesTenSeconds(result * 10) defer.returnValue(nextResult / 10)</code>
この例では、「takesTwoSeconds」は最初に「Deferred」オブジェクトを返します。 Twisted はこの計算をバックグラウンド スレッドに割り当て、完了すると、結果が「send」を通じて待機中の doStuff ジェネレーターに注入されます。このメカニズムによりコード構造が簡素化され、非同期操作を処理する際に、より直線的でわかりやすいフローが可能になります。
以上がPython の「send」関数はジェネレーターで何をしますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

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ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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