78、Python 函数、模块相关知识与实践

Python 函数、模块相关知识与实践

1. 函数相关注意事项

在 Python 编程中,有两个常见的函数相关问题需要注意。

1.1 封闭作用域与循环变量:工厂函数

在编写工厂函数(即闭包)时,要谨慎依赖封闭函数作用域来查找被封闭循环改变的变量。当后续调用生成的函数时,所有此类引用都会记住封闭函数作用域中最后一次循环迭代的值。此时,必须使用默认值来保存循环变量的值,而不是依赖封闭作用域的自动查找。

1.2 赋值隐藏内置函数:遮蔽

在较近的局部或全局作用域中,可能会重新赋值内置名称,这会有效地隐藏并替换该内置名称在赋值作用域剩余部分的原始值。如果代码依赖于某个内置名称,重新赋值可能会导致问题。可以避免这样做,或者使用像 PyChecker 这样的工具来发出警告。

2. 迭代工具与 Python 实现的速度比较

通过测试,可以得出以下关于 Python 迭代工具和不同 Python 实现相对速度的结论。

2.1 Python 迭代工具的速度
迭代工具 速度特点
列表推导式 通常是最快的
map 仅当所有工具都必须调用函数时,在 Python 中比列表推导式快
f
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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