Python キーワード yield の概要
コルーチンは、Tornado で非同期 I/O コードを開発する方法です。コルーチンは、Python キーワード yield を使用して、呼び出し元の実行を一時停止および再開します。したがって、コルーチンについて学ぶ前に、まず収量の概念と使用法をよく理解しておく必要があります。収量を理解するには、まずイテレータの概念を理解する必要があります。
Python では、yield キーワードを使用して定義されたイテレータは、[ジェネレータ]1 とも呼ばれます。イテレータ
イテレータ (イテレータ) は、コレクション内の要素にアクセスする方法です。イテレータ オブジェクトは、コレクションの最初の要素へのアクセスを開始し、すべての要素にアクセスした後に終了します。イテレーターは後戻りはできず、前方向にのみ反復できます。Python のイテレータで最も一般的に使用されるシナリオは、ループ ステートメントです。これは、コレクションをイテレータでカプセル化し、ループを実行するためにコレクション要素へのアクセスをクックします。
例:
for number in range(5):#range返回一个列表 print(number)
range() は指定された要素を含むコレクションを返し、for ステートメントはそれをイテレータにカプセル化してアクセスします。iter() を使用するとリストについて話すことができます。 、コレクションはイテレータに変換されます。例:
numbers=[1,2,3,4,5] #t就是迭代器 t=iter(numbers) #打印t对象,以便查看其类型 print(t)
戻り結果:
<list_iterator object at 0x10e805748>
通常の Python オブジェクトと比較して、イテレータには __next__()
メソッドが 1 つ多くあります。このメソッドを呼び出すたびに要素を返すことができ、呼び出し元 (for ステートメントなど) は __next__()
メソッドを継続的に呼び出すことでコレクション要素にアクセスできます。
例:
numbers=[1,2,3,4,5] #t就是迭代器 t=iter(numbers) #打印t对象,以便查看其类型 print(t.__next__()) print(t.__next__()) print(t.__next__()) print(t.__next__())
戻り結果:
1 2 3 4
呼び出し元は、StopIteration 例外が返されるまで、__next__()
メソッドを呼び出し続けることができます。
2. yield を使用する
イテレータは Python プログラミングで広く使用されていますが、開発者はどのようにして独自のイテレータをカスタマイズするのでしょうか?
答えは、yield キーワードを使用することです。
yield キーワードを含む定義された関数を呼び出すと、関数は実行されませんが、関数に対応するイテレータが取得されます。
例:
import time def demoIternator(): print("---1---") yield 1 print("---2---") yield 2 print("---3---") yield 3 print("---4---") for x in demoIternator(): print(x) time.sleep(1)
イテレータの __next__() メソッドが呼び出されるたびに、イテレータ関数が実行され、yield の結果が反復戻り要素として返されます。 。
以上がPython キーワード yield の概要の詳細内容です。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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MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

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。

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フェザーリングは、画像の詳細の喪失、色の飽和の減少、およびノイズの増加につながる可能性があります。影響を減らすために、小さな羽の半径を使用し、レイヤーをコピーしてから羽毛をコピーし、羽毛の前後に画質を慎重に比較することをお勧めします。さらに、フェザーリングはすべてのケースに適しておらず、マスクなどのツールが画像エッジの処理に適している場合があります。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

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