제너레이터 컴프리헨션이 효율성을 높이는 방법
제너레이터 컴프리헨션은 목록 컴프리헨션의 원리를 활용하면서도 독특한 이점을 제공하는 프로그래밍의 강력한 기능입니다. 이를 통해 전체 목록을 구성하는 대신 한 번에 하나씩 값을 생성하여 느리게 생성할 수 있습니다.
Generator Comprehensions 이해
List Comprehension과 유사하게 Generator Comprehensions은 다음을 사용합니다. 동일한 구문. 그러나 목록을 생성하는 대신 생성기 개체를 만듭니다. Generator는 즉시 값을 생성하는 반복기이므로 전체 시퀀스를 메모리에 저장할 필요가 없습니다.
Generator Comprehensions의 주요 이점
Generator Comprehensions 메모리 보존이 중요한 상황에서 탁월합니다. 전체 시퀀스에 메모리를 할당하는 리스트 컴프리헨션과 달리 생성기는 값을 하나씩 생성하여 메모리 소비를 최소화합니다.
실제 예
다음 코드 블록을 고려하세요. 숫자 목록을 필터링하는 목록 이해:
my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6] filtered_list = [item for item in my_list if item > 3]
이것을 생성기로 변환하면 이해를 돕기 위해 메모리 오버헤드를 줄이면서 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)
생성기 값 액세스
생성기에서 값을 검색하려면 다음( ) 기능. 그러나 모든 값이 산출된 후에 생성기에서 더 많은 항목을 추출하려고 시도하면 StopIteration 오류가 발생한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
생성기 대 목록 이해
생성기 컴프리헨션과 목록 컴프리헨션 중 하나를 선택하는 것은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 항목을 개별적으로 처리하고 메모리 사용량을 최소화해야 하는 경우 생성기 이해가 이상적입니다. 반대로 여러 값에 동시에 액세스해야 하거나 처리 전에 전체 시퀀스를 저장하려는 경우 목록 이해가 더 적절한 선택이 될 것입니다.
위 내용은 Generator Comprehension은 List Comprehension에 비해 어떻게 효율성을 향상시킵니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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