


RecursionError : Comment résoudre l'erreur de récursion Python ?
RecursionError : Comment résoudre l'erreur de récursion Python ?
En programmation Python, les fonctions récursives sont un concept important. La conception de fonctions récursives peut rendre le code plus concis, clair et facile à comprendre. Cependant, dans les applications pratiques, les fonctions récursives peuvent facilement conduire à des erreurs de récursivité Python. Cet article présentera les causes courantes des erreurs de récursion en Python, comment éviter les erreurs de récursion et comment résoudre les erreurs de récursion.
1. Qu'est-ce que l'erreur de récursion Python ?
Dans la programmation Python, la récursion fait référence au processus d'appel d'une fonction elle-même au sein d'une fonction. Lorsqu'une fonction effectue un appel récursif, de l'espace de pile supplémentaire sera consommé. Lorsque l'espace de pile est insuffisant, Python lancera une RecursionError.
RecursionError (RecursionError) est une exception levée par l'interpréteur Python lorsqu'il détecte un débordement de pile lors d'un appel de fonction. Des erreurs de récursion se produisent lorsque la profondeur de récursion d'une fonction dépasse la limite. Par défaut, la valeur maximale de la profondeur de récursion PYTHON est de 1000.
2. Causes courantes des erreurs de récursion Python
1. Mauvaises conditions de sortie
Dans une fonction récursive, des conditions de sortie claires et raisonnables doivent être définies. S'il n'y a pas de condition de fin correcte, la récursion continuera à s'exécuter, entraînant des erreurs de récursion Python. Par exemple, le code suivant continuera à s'appeler sans la condition de fin correcte, provoquant finalement une RecursionError :
def count_down(n): print(n) count_down(n-1) count_down(5)
Dans cet exemple, la fonction récursive ne définit pas la condition de sortie correcte, et elle continuera à s'appeler jusqu'à ce que Python renvoie une RecursionError. .
2. La profondeur de récursion est trop profonde
La profondeur de récursion fait référence au nombre de couches de fonctions récursives imbriquées. Lorsque la profondeur de récursion est trop profonde, des erreurs de récursion Python en résulteront. Par exemple :
def factorial(n): if n == 1: return 1 else: return n * factorial(n-1) factorial(10000)
Dans cet exemple, la fonction récursive est trop profondément imbriquée, provoquant une erreur de récursion Python.
3. Comment éviter les erreurs de récursion Python ?
1. Définissez des conditions de sortie raisonnables
Lors de l'écriture d'une fonction récursive, vous devez prendre en compte les conditions de sortie, sinon la fonction récursive continuera à être appelée et le résultat final est que Python renvoie une RecursionError.
2. Utilisez des boucles au lieu de la récursion autant que possible
Dans de nombreux cas, l'utilisation de boucles peut éviter les erreurs de récursion. Les boucles sont plus efficaces, plus lisibles et plus stables que la récursivité. Surtout pour les situations où la profondeur de récursion est profonde, l'utilisation autant que possible de boucles au lieu de récursions peut réduire la consommation d'espace de pile.
3. Limiter la profondeur de récursion
En Python, vous pouvez limiter la profondeur de récursion pour éviter les erreurs de récursion Python. La profondeur de récursion peut être définie à l'aide de la fonction setrecursionlimit() du module sys.
import sys sys.setrecursionlimit(10000)
4. Comment résoudre les erreurs de récursion Python ?
1. Optimiser les algorithmes récursifs
Les algorithmes récursifs occupent généralement beaucoup d'espace de pile et de ressources informatiques. En optimisant l'algorithme récursif, la profondeur de récursion et l'espace de pile consommé peuvent être réduits. Par exemple, les algorithmes récursifs peuvent être optimisés via un élagage ou une recherche en largeur.
2. Essayez d'utiliser des boucles au lieu de récursions
Utilisez autant que possible des boucles au lieu de récursions pour réduire la consommation d'espace de la pile et la profondeur de récursion. Cela évite les erreurs de récursion Python.
3. Augmentez la limite de profondeur de récursion
Pour certains cas particuliers où les boucles ne peuvent pas être utilisées à la place de la récursion, vous pouvez augmenter la limite de profondeur de récursion PYTHON pour éviter dans une certaine mesure les erreurs de récursion Python.
En bref, les fonctions récursives sont un concept très important en programmation Python et un outil de programmation très pratique. Lorsque nous utilisons des fonctions récursives, nous devons veiller à écrire des conditions de sortie raisonnables pour éviter les erreurs de récursion Python causées par une profondeur de récursion excessive. Si une erreur de récursion Python se produit, nous pouvons résoudre l'erreur de récursion Python en optimisant l'algorithme récursif, en utilisant des boucles au lieu de la récursion autant que possible et en augmentant la limite de profondeur de récursion.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
