Python ジェネレーター (Generator) についての深い理解
リスト生成を通じて簡単かつ直接リストを作成できますが、メモリの制約により、リストの容量は確実に制限されます。さらに、100 万個の要素を含むリストを作成すると、多くの記憶領域が必要になるだけでなく、最初の数要素にアクセスするだけで済む場合、後続の要素のほとんどが占有する領域が無駄になります。
では、リストの要素が特定のアルゴリズムに従って計算できれば、ループ中に後続の要素を継続的に計算できるでしょうか?これにより、完全なリストを作成する必要がなくなり、スペースが大幅に節約されます。 Python では、ループと計算を同時に行うこの仕組みをジェネレーターと呼びます。
ジェネレーターを作成するには、さまざまな方法があります。最初の方法は非常に簡単で、リスト生成式の [] を () に変更してジェネレーターを作成します。
>>> mylist = [ x for x in range(1, 10)] >>> mylist [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> gen = (x for x in range(1,10)) >>> gen <generator object <genexpr> at 0x7f1d7fd0f5a0>
mylist と gen の作成の唯一の違いは、Mylist がリストであることです。 gen はジェネレーターです。
リストの各要素を直接出力できますが、ジェネレーターの各要素を出力するにはどうすればよいでしょうか?
それらを 1 つずつ出力したい場合は、ジェネレーターの next() メソッドを使用できます。
>>> gen.next() 1 >>> gen.next() 2 >>> gen.next() 3 ... >>> gen.next() 9 >>> gen.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
前述したように、ジェネレーターは next() が呼び出されるたびにアルゴリズムを保存します。最後の要素が最後の要素で、それ以上要素が存在しない場合は、StopIteration エラーがスローされます。
実際、 next() メソッドの代わりに for ループを使用できます。これは効率的なプログラミングのアイデアにより一致しています:
>>> gen = ( x for x in range(1, 10)) >>> for num in gen: ... print num ... 1 2 3 4 5 6 7 8 9
generator は非常に強力です。計算アルゴリズムが比較的複雑で、リスト生成のような for ループを使用して実装できない場合は、関数を使用して実装することもできます。
たとえば、有名なフィボナッチ数列では、最初と 2 番目の数値を除き、最初の 2 つの数値を加算することで任意の数値を得ることができます:
1, 1, 2, 3, 5 , 8, 13, 21, 34 , ...
フィボナッチ数列はリスト生成を使用して記述することはできませんが、関数を使用して簡単に出力できます:
def fib(max): n = 0 a, b = 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1
上記の関数はフィボナッチを出力できますフィボナッチ数列の最初の N 個の数値:
>>> fib(6)
Ifよく見ると、fib 関数が実際にフィボナッチ数列の計算ルールを定義していることがわかります。このロジックは実際にはジェネレーターと非常によく似ています。
言い換えれば、上記の関数はジェネレーターまであと 1 ステップです。 fib 関数をジェネレーターに変えるには、print b を yield b に変更するだけです:
def fib(max): n = 0 a, b = 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1
これはジェネレーターを定義する別の方法です。関数定義に yield キーワードが含まれている場合、その関数はもはや通常の関数ではなくジェネレーターです:
>>> fib(6)
ここで、最も理解しにくいのは、ジェネレーターと関数の実行プロセスが異なることです。関数は順番に実行され、return ステートメントまたは関数ステートメントの最後の行に到達すると戻ります。ジェネレーターとなる関数は next() が呼び出されるたびに実行され、yield ステートメントに遭遇するとリターンし、再度実行されると最後に返された yield ステートメントから実行を継続します。
簡単な例として、数値 1、3、5 を順番に返すジェネレーターを定義します。
>>> def odd(): ... print 'step 1' ... yield 1 ... print 'step 2' ... yield 3 ... print 'step 3' ... yield 5 ... >>> o = odd() >>> o.next() step 1 1 >>> o.next() step 2 3 >>> o.next() step 3 5 >>> o.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
odd は通常の関数ではなく、実行中に発生すると割り込みを行うジェネレーターであることがわかります。次回は実行を続けます。 yield を 3 回実行すると、それ以上実行する yield がなくなるため、next() が 4 回目に呼び出されたときにエラーが報告されます。
fib の例に戻ると、ループ中に yield を呼び出し続けると、中断され続けます。もちろん、ループを終了するにはループの条件を設定する必要があります。そうしないと、無限の数がリストされます。
同様に、関数をジェネレーターに変更した後、基本的に next() を使用して呼び出すことはありませんが、for ループを直接使用して繰り返します。
>>> for n in fib(6): ... print n ...
ジェネレーターは、Python では非常に強力なツールであり、リストを変更するだけで済みます。ジェネレーターに生成することも、関数を使用して複雑なロジック ジェネレーターを実装することもできます。
ジェネレーターの動作原理を理解するために、ジェネレーターは for ループ中に次の要素を継続的に計算し、適切な条件下で for ループを終了します。関数から変更されたジェネレーターの場合、return ステートメントに遭遇するか、関数本体の最後の行が実行されると、それがジェネレーターを終了する命令となり、それに応じて for ループが終了します。

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PSの「読み込み」の問題は、リソースアクセスまたは処理の問題によって引き起こされます。ハードディスクの読み取り速度は遅いか悪いです。CrystaldiskInfoを使用して、ハードディスクの健康を確認し、問題のあるハードディスクを置き換えます。不十分なメモリ:高解像度の画像と複雑な層処理に対するPSのニーズを満たすためのメモリをアップグレードします。グラフィックカードドライバーは時代遅れまたは破損しています:ドライバーを更新して、PSとグラフィックスカードの間の通信を最適化します。ファイルパスが長すぎるか、ファイル名に特殊文字があります。短いパスを使用して特殊文字を避けます。 PS独自の問題:PSインストーラーを再インストールまたは修理します。

ブートがさまざまな理由によって引き起こされる可能性がある場合、「読み込み」に巻き込まれたPS:腐敗したプラグインまたは競合するプラグインを無効にします。破損した構成ファイルの削除または名前変更。不十分なプログラムを閉じたり、メモリをアップグレードしたりして、メモリが不十分であることを避けます。ソリッドステートドライブにアップグレードして、ハードドライブの読み取りをスピードアップします。 PSを再インストールして、破損したシステムファイルまたはインストールパッケージの問題を修復します。エラーログ分析の起動プロセス中にエラー情報を表示します。

「ロード」は、PSでファイルを開くときに発生します。理由には、ファイルが大きすぎるか破損しているか、メモリが不十分で、ハードディスクの速度が遅い、グラフィックカードドライバーの問題、PSバージョンまたはプラグインの競合が含まれます。ソリューションは、ファイルのサイズと整合性を確認し、メモリの増加、ハードディスクのアップグレード、グラフィックカードドライバーの更新、不審なプラグインをアンインストールまたは無効にし、PSを再インストールします。この問題は、PSパフォーマンス設定を徐々にチェックして使用し、優れたファイル管理習慣を開発することにより、効果的に解決できます。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

羽毛の鍵は、その漸進的な性質を理解することです。 PS自体は、勾配曲線を直接制御するオプションを提供しませんが、複数の羽毛、マッチングマスク、および細かい選択により、半径と勾配の柔らかさを柔軟に調整して、自然な遷移効果を実現できます。

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。

PSカードの読み込みインターフェイスは、ソフトウェア自体(ファイルの破損またはプラグインの競合)、システム環境(ドライバーまたはシステムファイルの破損)、またはハードウェア(ハードディスクの破損またはメモリスティックの障害)によって引き起こされる場合があります。まず、コンピューターリソースで十分かどうかを確認し、バックグラウンドプログラムを閉じ、メモリとCPUリソースをリリースします。 PSのインストールを修正するか、プラグインの互換性の問題を確認してください。 PSバージョンを更新またはフォールバックします。グラフィックカードドライバーをチェックして更新し、システムファイルチェックを実行します。上記の問題をトラブルシューティングする場合は、ハードディスク検出とメモリテストを試すことができます。

PSフェザーリングは、イメージエッジブラー効果であり、エッジエリアのピクセルの加重平均によって達成されます。羽の半径を設定すると、ぼやけの程度を制御でき、値が大きいほどぼやけます。半径の柔軟な調整は、画像とニーズに応じて効果を最適化できます。たとえば、キャラクターの写真を処理する際に詳細を維持するためにより小さな半径を使用し、より大きな半径を使用してアートを処理するときにかすんだ感覚を作成します。ただし、半径が大きすぎるとエッジの詳細を簡単に失う可能性があり、効果が小さすぎると明らかになりません。羽毛効果は画像解像度の影響を受け、画像の理解と効果の把握に従って調整する必要があります。
