실제로 Python 3.3의 "yield from" 구문 활용
Python 3.3에 도입된 "yield from" 구문은 다음을 제공합니다. 생성기와 코루틴의 기능이 크게 향상되었습니다. 호출자와 하위 생성기 사이에 양방향 연결을 설정하여 양방향의 원활한 통신을 가능하게 합니다.
"yield from" 사용 사례
읽기 생성기의 데이터:
- 이 사용 사례는 for 루프의 기능을 모방하지만 예외 전파의 편의성이 추가되었습니다. 예:
<code class="python">def reader(): for i in range(4): yield '<p><strong>코루틴에 데이터 보내기:</strong></p> <ul><li>이 시나리오에는 전송된 데이터를 받아 쓰는 코루틴을 만드는 작업이 포함됩니다. 파일이나 소켓과 같은 지정된 위치로. 예:</li></ul> <pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">def writer(): while True: w = (yield) print('>> ', w) def writer_wrapper(coro): yield from coro w = writer() wrap = writer_wrapper(w) wrap.send(None) # Prime the coroutine for i in range(4): wrap.send(i) # Expected result: # >> 0 # >> 1 # >> 2 # >> 3</code>
마이크로 스레드와의 비교
구문의 산출량은 일시 중지 및 코루틴을 재개하여 기존 스레드에 대한 가벼운 대안을 만듭니다. 그러나 코루틴은 마이크로 스레드에 비해 더 가볍고 메모리 오버헤드가 더 낮습니다. 또한 동일한 스레드에서 실행되므로 다중 스레드 환경에서 컨텍스트 전환과 관련된 문제를 피할 수 있습니다.
위 내용은 Python 3.3에서 \'yield from\' 구문을 활용하는 사용 사례와 이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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