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
위 내용은 Python의 대체 비동기 생성기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

Python의 기능 주석은 유형 확인, 문서 및 IDE 지원에 대한 기능에 메타 데이터를 추가합니다. 코드 가독성, 유지 보수를 향상 시키며 API 개발, 데이터 과학 및 라이브러리 생성에 중요합니다.


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