Python ジェネレーター オブジェクトを再利用できるように更新できますか?
Python でジェネレーター オブジェクトを若返らせる
複数の値を生成したジェネレーター オブジェクトに遭遇した場合、再利用するためにそれを若返らせることができます。この追求は、ジェネレーターの作成に伴う時間のかかる準備を避けたいという欲求から生じています。
残念ながら、ウロボロスとは異なり、ジェネレーターは自己再生できません。ただし、いくつかの戦略は休息を提供します:
オプション 1: ジェネレーターを復活させる
不死鳥のように、親関数を再度呼び出すことでジェネレーターを復活させることができます:
<code class="python">y = FunctionWithYield() for x in y: print(x) y = FunctionWithYield() for x in y: print(x)</code>
このアプローチでは、確実に最新の計算を実行できますが、高価な準備ステップを繰り返すという代償が伴います。
オプション 2: 保存を採用する
保存を採用すると、ジェネレーターの結果を複数回の反復が可能なデータ構造に保存できます。 :
<code class="python">y = list(FunctionWithYield()) for x in y: print(x) # Can iterate again: for x in y: print(x)</code>
この方法は反復計算を防止しますが、ストレージのオーバーヘッドが発生します。
メモリと処理のバランスをとる
これらのオプションの選択は、メモリ間の古典的なトレードオフを示します。そして加工。オプション 1 は処理時間を犠牲にし、オプション 2 はメモリに負担をかけます。
追加の洞察
他の人が提案しているように、tee はメモリ バッファリングに似た機能を提供しますが、それでも同じストレージ オーバーヘッドとパフォーマンス特性が発生します。オプション 2 として。
以上がPython ジェネレーター オブジェクトを再利用できるように更新できますか?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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
