


Bagaimanakah Penjana Python Berbeza daripada Model Benang Java dan Apakah Kelebihan Utamanya?
Memahami Penjana Python
Memahami dunia penjana Python boleh membingungkan, terutamanya jika anda sudah terbiasa dengan ekosistem Java. Tidak seperti model threading Java, penjana dalam Python mempunyai tujuan yang berbeza.
Definisi dan Pelaksanaan
Penjana ialah fungsi yang menggunakan kata kunci hasil untuk mengembalikan lelaran. Apabila dipanggil, penjana menjana urutan nilai satu demi satu. Daripada mengira dan menyimpan keseluruhan jujukan dalam ingatan, penjana menghasilkan nilai atas permintaan.
Pertimbangkan contoh berikut:
def my_gen(n): yield n yield n + 1
Memanggil my_gen(6) mencipta objek yang menghasilkan nilai 6 dan 7 apabila diulang melalui:
g = my_gen(6) next(g) # Output: 6 next(g) # Output: 7
Untuk gelung secara automatik panggil seterusnya untuk anda, menjadikannya mudah untuk mengulangi urutan:
for n in my_gen(6): print(n) # Output: # 6 # 7
Faedah Penjana
Penjana menawarkan beberapa kelebihan:
- Perwakilan Ringkas: Penjana menyediakan cara ringkas untuk menerangkan konsep tertentu, menghapuskan keperluan untuk fungsi verbose yang mengembalikan senarai.
- Kecekapan Memori: Dengan menjana nilai atas permintaan, penjana mengelak daripada memperuntukkan memori yang tidak diperlukan untuk menyimpan jujukan yang besar. Ini amat berguna apabila berurusan dengan strim data yang sebaliknya akan mengatasi memori.
- Strim Tak Terhingga: Penjana membenarkan untuk mewakili jujukan tak terhingga. Sebagai contoh, nombor Fibonacci boleh dijana selama-lamanya:
def fib(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b
Kesimpulan
Penjana ialah alat berkuasa dalam Python yang menyediakan kecekapan memori, keringkasan, dan keupayaan untuk mewakili aliran yang tidak terhingga. Dengan memanfaatkan kuasa penjana, anda boleh meningkatkan fleksibiliti dan keupayaan kod Python anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Penjana Python Berbeza daripada Model Benang Java dan Apakah Kelebihan Utamanya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

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

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan