彻底理解python 生成器

最新推荐文章于 2024-04-17 15:38:39 发布
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本文深入探讨了深度学习领域的主流框架，包括PyTorch、TensorFlow、Caffe等，对比了它们的特点、适用场景及最新进展，为读者提供了选择合适框架进行深度学习实践的依据。
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彻底理解Python中的yield关键字
09-19
### 彻底理解Python中的`yield`关键字 在Python编程语言中，`yield`是一个功能强大而又灵活的关键字，主要用于创建生成器（Generator）。本文将深入探讨`yield`的工作原理、应用场景以及与其他相关概念的区别。 ##...
彻底搞懂python 迭代器和生成器
09-16
### 彻底理解Python迭代器和生成器 #### 一、引言 在Python编程语言中，迭代器和生成器是非常重要的概念，它们为高效处理大量数据提供了强大的工具。本文将深入探讨Python中的迭代器和生成器的概念、原理及其应用...
彻底理解 Python 生成器
MaloFleur
08-02 265
本文转载自：彻底理解 Python 生成器 1. 生成器定义 在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。 2. 为什么要有生成器 列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。 如：仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的l...
彻底理解python生成器
L_Andy的专栏
03-03 532
在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。什么是生成器？生成器仅仅保存了一套生成数值的算法，并且没有让这个算法现在就开始执行，而是我什么时候调它，它什么时候开始计算一个新的值，并给你返回。
彻底理解Python生成器和迭代器
专注自动化、性能测试、测试架构学习交流
06-10 2184
目录 1.列表生成式 2.生成器 3.迭代器 4.对yield的总结 5.补充：itertools库学习 1.列表生成式 首先举个例子 现在有个需求，看列表 [0，1，2，3，4，5，6，7，8，9]，要求你把列表里面的每个值加1，你怎么实现呢？ 方法一（简单）： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 info=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b=[]...
深入理解Python生成器和yield
略懂……略懂……
11-22 1204
本文带大家深入地学习了生成器和`yield`语句。生成器在处理大文件大数据集时非常有用，它占用内存少，不会拖慢机器性能，从而能够更快的处理数据。
彻底理解异步生成器
weixin_40756114的博客
04-17 1558
python 3.5之后，以async def定义的函数是协程函数，调用它生成的协程被称之为native coroutine，在之前都是把生成器函数装饰一下得到一个协程函数，调用它生成的协程是旧式协程，当然生成器、旧式协程和native coroutine本质都一样，但是当我们说到生成器和协程的时候，侧重的是它们的使用场景的不同，生成器侧重的是迭代式得产出一个个值，生成器就像个producer，调用生成器的是consumer，而协程是作为一个轻量级的线程来使用在异步编程领域，所以有必要把它们区分开来。
python迭代器与生成器答案,彻底搞懂python 迭代器和生成器
weixin_33502400的博客
03-26 562
迭代器跟生成器，与上篇文章讲的装饰器一样，都是属于我的一个老大难问题。通常就是遇到的时候就去搜一下，结果在一大坨各种介绍博客中看了看，回头又忘记了。你是不是也是这样呢？俗话说：好记性不如烂笔头，虽然现在基本不咋用笔写字了，但是还是要好好整理下，起码以后我就不用搜了。如果现在给你一个列表list_a = [1, 2, 3, 4]，让你去迭代它，相信大家都很熟悉，直接用for循环就完事儿，list_a...
python yield的理解_彻底理解Python中的yield
weixin_36388341的博客
02-03 366
阅读别人的python源码时碰到了这个yield这个关键字，各种搜索终于搞懂了，在此做一下总结：通常的for...in...循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。生成器...
彻底理解Python迭代器
qq_15297487的博客
10-18 8105
如何理解迭代对象迭代器以及迭代协议：  Iterable              Iterator   1、可迭代对象和迭代器  可迭代的对象有个 __iter__ 方法，每次都实例化一个新的迭代器；而迭代器要实现 __next__ 方法，返回单个元素，此外还要实现 __iter__ 方法，返回迭代器本身   可迭代的对象一定不能是自身的迭代器。也就是说，可迭代的对象必须实
新版本：cURL转Python代码工具
09-06
开发者不再需要进行繁琐的手动转换，而是可以直接输入cURL命令，工具会自动生成对应的Python代码。这样的自动转换不仅提高了开发速度，还降低了出错的几率，使得整个开发流程更加顺畅。 此外，新版本的工具还可能...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
深入理解Python中yield与生成器的使用
Python中的`yield`关键字是生成器（Generator）的核心组成部分，它在现代Python编程中扮演着极为重要的角色，尤其是在处理大量数据、实现惰性求值和提升程序性能方面。本文围绕“Python yield详解[项目代码]”这一...
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