


Bagaimanakah Kata Kunci `hasil` Python Mendayakan Penjanaan Data yang Cekap?
Dec 23, 2024 pm 01:11 PMMemahami Fungsi Kata Kunci "hasil" dalam Python
Fungsi penjana, iterator dan kata kunci hasil ialah konsep asas dalam Python yang membolehkan anda menjana data secara berperingkat .
Iterators
Iterators ialah objek yang kembali satu nilai daripada koleksi pada satu masa. Untuk mengakses setiap nilai seterusnya, anda memanggil kaedah next() secara berulang.
Fungsi Penjana
Fungsi penjana mencipta iterator. Ia serupa dengan fungsi biasa tetapi mengandungi penyata hasil. hasil berkelakuan seperti pulangan, tetapi bukannya menamatkan fungsi, ia menjeda pelaksanaan dan mengembalikan nilai.
Kata Kunci Hasil
Kata kunci hasil digunakan dalam fungsi penjana. Setiap kali hasil dipanggil, fungsi penjana mengembalikan nilai yang ditentukan dan menjeda pelaksanaan. Apabila penjana dipanggil semula, pelaksanaan disambung semula dari titik di mana pernyataan hasil terakhir berhenti.
Contoh
Pertimbangkan kod berikut:
def generate_numbers(): for i in range(5): yield i
Kod ini mentakrifkan fungsi penjana yang menghasilkan integer dari 0 hingga 4. Apabila dipanggil dengan next(), fungsi mengembalikan 0, 1, 2, 3, dan 4 secara berurutan.
Aplikasi
Fungsi penjana biasanya digunakan:
- Pemprosesan data tambahan: Jana data secara berperingkat, mengurangkan penggunaan memori.
- Asynchronous pengaturcaraan: Jeda dan sambung semula pelaksanaan sementara menunggu operasi I/O.
- Mengawal akses sumber: Hadkan akses serentak kepada sumber dengan menyerah hanya apabila sumber tersedia.
Mengawal Keletihan Penjana
Fungsi penjana boleh dikawal untuk mengelakkan keletihan pramatang. Contohnya:
class Bank: def create_atm(self): while True: yield "0"
Kod ini mencipta penjana ATM tak terhingga. Walau bagaimanapun, anda boleh menamatkannya dengan memberikan True kepada self.crisis. Pendekatan ini berguna untuk mengawal ketersediaan sumber.
Modul Itertools
Modul itertools menyediakan alatan tambahan untuk memanipulasi iterable, seperti pilih atur(), yang boleh menjana semua pilih atur yang mungkin daripada senarai.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kata Kunci `hasil` Python Mendayakan Penjanaan Data yang Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.
