proc and lambda

本文深入探讨了Ruby中return语句的行为及其在不同上下文中的表现,包括块、Proc和Lambda等,并对比了1.8与1.9版本的区别。
A return from inside a block that’s still in scope acts as a return from that scope. A return
from a block whose original context is not longer valid raises an exception (LocalJumpError
or ThreadError depending on the context). The following example illustrates the first case:
[quote]def meth1
(1..10).each do |val|
return val # returns from meth1
end
end
meth1 # => 1 [/quote]
This example shows a return failing because the context of its block no longer exists:
def meth2(&b) 
b
end
res = meth2 { return }
res.call
produces:
prog.rb:5:in `block in <main>': unexpected return (LocalJumpError)
from /tmp/prog.rb:6:in `call'
from /tmp/prog.rb:6:in `<main>'

And here’s a return failing because the block is created in one thread and called in another:
def meth3 
yield
end
t = Thread.new do
meth3 { return }
end
t.join
produces:
prog.rb:6:in `block (2 levels) in <main>': unexpected return (LocalJumpError)
from /tmp/prog.rb:2:in `meth3'
from /tmp/prog.rb:6:in `block in <main>'

The situation with Proc objects is slightly more complicated. If you use Proc.new to create
a proc from a block, that proc acts like a block, and the previous rules apply:
def meth4 
p = Proc.new { return 99 }
p.call
puts "Never get here"
end
meth4 # => 99

If the Proc object is created using Kernel.lambda, it behaves more like a free-standing
method body: a return simply returns from the block to the caller of the block:
def meth5 
p = lambda { return 99 }
res = p.call
"The block returned #{res}"
end
meth5 # => "The block returned 99"

Because of this, if you use Module#define_method, you’ll probably want to pass it a proc
created using lambda, not Proc.new, because return will work as expected in the former and
will generate a LocalJumpError in the latter.

1.8中Proc.new和lambda的行为是一样的,但在1.9中Proc.new发生改变,所以在新代码尽量不要使用Proc.new,除非你确信你的代码不会运行在1.8的环境中
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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