


Pulangan dan Hasil dalam Penjana Python
Dalam Python sebelum versi 3.3, menggunakan kedua-dua penyataan pulangan dan hasil secara serentak dalam definisi fungsi penjana akan mengakibatkan ralat. Walau bagaimanapun, tingkah laku ini telah berubah dalam Python 3.3.
Pertimbangkan kod berikut:
<code class="python">def f(): return 3 yield 2</code>
Panggilan x = f() akan mencipta penjana dan x.__next__() akan menaikkan Pengecualian StopIteration. Tingkah laku ini berbeza daripada hanya pulangkan 3, yang akan mengembalikan nilai 3.
Ini kerana dalam Python 3.3, kembalikan
Selain itu, hasil daripada membolehkan penjana делегировать kepada penjana lain. Pertimbangkan contoh berikut:
<code class="python">def f(): return 1 yield 2 def g(): x = yield from f() print(x) for _ in g(): pass</code>
Kod ini mencetak 1. g mewakilkan pelaksanaan kepada f, dan nilai yang dikembalikan oleh f (iaitu, 1) diberikan kepada x. Walau bagaimanapun, pernyataan hasil 2 dalam f tidak dilaksanakan kerana pelaksanaan telah diwakilkan kepada g.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pemulangan dan Hasil Berfungsi dalam Penjana Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)


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 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.
