Python에서 생성기 개체 재설정: 대안 탐색
생성기는 목록을 만들지 않고도 값 시퀀스를 반복하는 효율적인 방법을 제공합니다. 메모리. 그러나 생성기가 모든 값을 생성하면 소진되어 직접 재사용할 수 없습니다. 이는 Python에서 생성기 개체를 재설정하는 방법에 대한 질문을 제기합니다.
안타깝게도 생성기에는 재설정 방법이 내장되어 있지 않습니다. 생성기를 재사용하려면 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.
- 생성기 함수 다시 실행: 가장 간단한 접근 방식은 생성기 함수를 다시 실행하여 새 생성기 객체를 생성하는 것입니다. 이 옵션을 사용하면 생성기가 초기 상태에서 시작되어 필요한 값을 다시 계산합니다.
- 생성기 결과를 데이터 구조에 저장합니다. 또는 생성기 결과를 목록이나 배열과 같은 데이터 구조. 이를 통해 생성기 함수를 다시 실행하지 않고도 값을 여러 번 반복할 수 있습니다. 그러나 이 옵션은 값의 전체 시퀀스에 메모리를 할당하므로 대형 생성기에서는 문제가 될 수 있습니다.
각 옵션에 대해 발췌한 다음 코드를 고려하세요.
옵션 1(생성기 기능 다시 실행):
<code class="python">y = FunctionWithYield() for x in y: print(x) y = FunctionWithYield() for x in y: print(x)</code>
옵션 2(생성기 결과를 목록에 저장):
<code class="python">y = list(FunctionWithYield()) for x in y: print(x) # Can iterate again: for x in y: print(x)</code>
선택 이러한 옵션 간의 차이는 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 옵션 1은 소형 생성기의 경우 더 효율적이거나 생성기 기능을 다시 실행하는 경우 계산 비용이 많이 들지 않습니다. 옵션 2는 결과를 메모리에 저장할 수 있는 대규모 생성기에 더 적합합니다.
위 내용은 Python에서 생성기 개체를 재설정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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