


Return Inside Generator with Yield
Dalam Python 3.3, perubahan ketara telah diperkenalkan berkenaan penggunaan pulangan bersama hasil dalam fungsi penjana. Tidak seperti Python 2, di mana kod tersebut akan mencetuskan ralat, Python 3.3 membenarkannya. Walau bagaimanapun, tingkah laku berbeza daripada yang dijangkakan.
Pertimbangkan kod Python 3.3 berikut:
<code class="python">def f(): return 3 yield 2 x = f() print(x.__next__())</code>
Jika anda menjalankan kod ini, anda akan melihat pengecualian dilemparkan: StopIteration: 3. Pengecualian ini mempunyai dua aspek utama:
-
StopIteration is Raised: Pernyataan pulangan di dalam fungsi generator kini bersamaan dengan menaikkan StopIteration(
). - Nilai Boleh Diakses melalui Pengecualian: Nilai yang dikembalikan (dalam kes ini, 3) boleh diakses melalui atribut nilai objek pengecualian.
Jadi, apabila penjana fungsi mengandungi kedua-dua pulangan dan hasil, ia seperti menaikkan pengecualian StopIteration dengan nilai pulangan yang ditentukan. Ini bermakna penjana akan ditamatkan dan nilai yang dikembalikan akan tersedia melalui atribut nilai pengecualian.
Dalam erti kata lain, walaupun pemulangan dalam fungsi penjana sebelum ini adalah ralat, ia kini mempunyai tujuan khusus: untuk menamatkan penjana dan mengembalikan nilai melalui mekanisme pengendalian pengecualian.
Tingkah laku ini mempunyai implikasi untuk delegasi penjana menggunakan hasil baharu daripada sintaks dalam Python 3.3. Contohnya:
<code class="python">def f(): return 1 yield 2 def g(): x = yield from f() print(x) # Iterate over generator to run it for _ in g(): pass</code>
Dalam kod ini, penjana f mengembalikan 1 dan kemudian mewakilkan kepada penjana g, yang mencetak nilai yang dikembalikan. Walau bagaimanapun, anda hanya akan melihat 1 dicetak, menunjukkan bahawa pernyataan hasil menghentikan perwakilan sebelum pernyataan hasil dalam f boleh menghasilkan nilai 2.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pulangan Mempengaruhi Gelagat Penjana dalam Python 3.3?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Melaksanakan corak kilang di Python boleh membuat pelbagai jenis objek dengan mewujudkan antara muka bersatu. Langkah -langkah khusus adalah seperti berikut: 1. Tentukan kelas asas dan kelas warisan, seperti kenderaan, kereta, pesawat dan kereta api. 2. Buat kenderaan kelas kilang dan gunakan kaedah create_vehicle untuk mengembalikan contoh objek yang sepadan mengikut parameter jenis. 3. Segera objek melalui kelas kilang, seperti my_car = factory.create_vehicle ("car", "tesla"). Corak ini meningkatkan skalabiliti dan mengekalkan kod, tetapi perlu diberi perhatian kepada kerumitannya

Di Python, awalan R atau R digunakan untuk menentukan rentetan asal, mengabaikan semua watak yang melarikan diri, dan membiarkan rentetan ditafsirkan secara harfiah. 1) Berkenaan untuk menangani ekspresi biasa dan laluan fail untuk mengelakkan salah faham watak -watak melarikan diri. 2) Tidak berkenaan dengan kes -kes di mana watak -watak yang melarikan diri perlu dipelihara, seperti rehat garis. Pemeriksaan berhati -hati diperlukan apabila menggunakannya untuk mengelakkan output yang tidak dijangka.

Di Python, kaedah __Del__ adalah pemusnah objek, yang digunakan untuk membersihkan sumber. 1) Masa pelaksanaan yang tidak menentu: Bergantung pada mekanisme pengumpulan sampah. 2) Rujukan Pekeliling: Ia boleh menyebabkan panggilan tidak dapat segera dan dikendalikan dengan menggunakan modul lemah. 3) Pengendalian Pengecualian: Pengecualian yang dibuang dalam __Del__ boleh diabaikan dan ditangkap menggunakan blok percubaan. 4) Amalan terbaik untuk pengurusan sumber: Adalah disyorkan untuk digunakan dengan kenyataan dan pengurus konteks untuk menguruskan sumber.

Fungsi pop () digunakan dalam python untuk menghapuskan elemen dari senarai dan mengembalikan kedudukan yang ditentukan. 1) Apabila indeks tidak ditentukan, pop () membuang dan mengembalikan elemen terakhir senarai secara lalai. 2) Apabila menentukan indeks, pop () membuang dan mengembalikan elemen pada kedudukan indeks. 3) Perhatikan kesilapan indeks, isu prestasi, kaedah alternatif dan kebolehubahan senarai apabila menggunakannya.

Python terutamanya menggunakan dua bantal perpustakaan utama dan OpenCV untuk pemprosesan imej. Bantal sesuai untuk pemprosesan imej yang mudah, seperti menambah tanda air, dan kodnya mudah dan mudah digunakan; OpenCV sesuai untuk pemprosesan imej yang kompleks dan penglihatan komputer, seperti pengesanan kelebihan, dengan prestasi unggul tetapi perhatian kepada pengurusan ingatan diperlukan.

Melaksanakan PCA di Python boleh dilakukan dengan menulis kod secara manual atau menggunakan perpustakaan Scikit-learn. Secara manual melaksanakan PCA termasuk langkah -langkah berikut: 1) Memusatkan data, 2) Kirakan matriks kovarians, 3) Kirakan nilai eigen dan vektor eigen, 4) Susun dan pilih komponen utama, dan 5) Projek data ke ruang baru. Pelaksanaan manual membantu memahami algoritma secara mendalam, tetapi Scikit-Learn menyediakan ciri-ciri yang lebih mudah.

Mengira logaritma dalam Python adalah perkara yang sangat mudah tetapi menarik. Mari kita mulakan dengan soalan yang paling asas: bagaimana mengira logaritma dalam python? Kaedah asas untuk mengira logaritma dalam python Modul matematik Python menyediakan fungsi untuk mengira logaritma. Mari kita ambil contoh mudah: importmath# mengira logaritma semulajadi (asas adalah e) x = 10natural_log = math.log (x) cetak (f "log semula jadi ({x}) = {natural_log}")

Untuk melaksanakan regresi linear di Python, kita boleh bermula dari pelbagai perspektif. Ini bukan sekadar panggilan fungsi yang mudah, tetapi melibatkan penggunaan statistik, pengoptimuman matematik dan pembelajaran mesin yang komprehensif. Mari kita menyelam proses ini secara mendalam. Cara yang paling biasa untuk melaksanakan regresi linear di Python adalah menggunakan perpustakaan Scikit-learn, yang menyediakan alat yang mudah dan cekap. Walau bagaimanapun, jika kita ingin mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang prinsip -prinsip dan butiran pelaksanaan regresi linear, kita juga boleh menulis algoritma regresi linear kita sendiri dari awal. Pelaksanaan regresi linear SCIKIT-Learn menggunakan SCIKIT-Learn untuk merangkum pelaksanaan regresi linear, yang membolehkan kita dengan mudah memodelkan dan meramalkan. Berikut adalah penggunaan sc


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
