Python 3.3 の「yield from」の多様な使用例とその利点は何ですか?
Python 3.3 の "yield from" の多用途なユースケースを理解する
"yield from" 構文が好まれる状況
"yield from" は特に証明されています
-
ジェネレーターからのデータの読み取り:
<code class="python">def reader(): for i in range(4): yield '< ' + str(i) for i in reader(): print(i) # Prints '< 0', '< 1', '< 2', '< 3'
ログイン後にコピー「yield from」は、生成されたデータを反復処理する便利な方法を提供します。
コルーチンへのデータ送信:
<code class="python">def writer(): while True: w = (yield) print('> ', w) w = writer() for i in range(4): w.send(i) # Prints '> 0', '> 1', '> 2', '> 3'</code>
ログイン後にコピー「yield from」により、「ライター」コルーチンがシームレスにデータを受信できるようになります。外部ソースから送信されます。
「yield from」がマイクロスレッドと比較されるのはなぜですか?
「yield from」は、ある意味でマイクロスレッドの動作を反映しています。それ:
-
透過的な接続:
呼び出し元とサブジェネレーターの間でデータと例外を透過的に伝播する双方向接続を確立します。 -
双方向インタラクション:
データはサブジェネレーターに送受信できるため、柔軟な通信が可能になります。
例: データの読み取りと書き込みの組み合わせ
「yield from」の実際的な応用例の 1 つは、データの読み取りと書き込みを 1 つの関数に結合することです。次の例を考えてみましょう。
<code class="python">def data_handler(): for i in reader(): yield from writer(i) for i in data_handler(): print(i) # Prints the data written by 'writer'</code>
「data_handler」関数は、「yield from」を使用して、「reader」ジェネレーターから「writer」コルーチンにデータを順番に渡し、合理化されたデータ処理パイプラインを作成します。
以上がPython 3.3 の「yield from」の多様な使用例とその利点は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
