递归 特性 必须有明确的结束条件; 每进入深一层递归,问题规模比上层应有所减少; 递归效率不高,层次更多会导致栈溢出; def calc(n): print(n) if n // 2 > 0: return calc(n // 2) calc(10) 📷 函数式编程 计算机:在计算机层面,CPU执行的是加减乘除以及各种判断和跳转指令代码,因而汇编是最贴近计算机的语言,越接近计算机底层的语言执行效率越高; 计算:指数学意义上的计算,越抽象的计算,离计算机硬件越远,效率越低; 定义:一种抽象程度
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可迭代对象:可迭代的对象,内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象,除了数字类型,所有数据类型都是可迭代对象。
在python(本文python环境为python2.7)中,使用yield关键字的函数被称为generator(生成器)。故为了了解yield,必然先要了解generator,而了解generator之前,我们先要了解一下迭代。
由若干语句组成的语句块,函数名称,参数列表构成,它是组织代码的最小单元,完成一定功能。
Python中的函数不仅仅是一段可重用的代码块,还具备强大的进阶特性,如函数装饰器、匿名函数、闭包、生成器、递归等。本文将深入探讨Python函数的高级特性与技巧,以帮助你更好地编写清晰、灵活和高效的代码。
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例,以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,可以有一个值。在生成器中,每次调用next()方法,就会返回下一个值。生成器还支持send()方法,用于主动推送一个值。在Python 3.x中,send()方法被移除,可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法,用于关闭生成器,关闭后无法使用send()和next()方法,但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具,可以有效地节省内存和提高代码性能,特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器,包括旋转、组合、笛卡尔积等,可以用于简化复杂的循环和算法。总之,迭代器和生成器是Python中非常重要的概念,可以简化很多繁琐的编程任务,提高代码性能和可读性。
sys.argv 是一个包含命令行参数的列表,其中第一个元素是脚本的名称。这在需要在命令行中接受用户输入时非常有用。
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中,有的名称会在前面和后面都加上两个下划线,这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__),这种拼写表示名字有特殊含义,所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中,由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个,那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
我当初第一次学到迭代器和生成器的时候,并没有太在意,只是觉得这是一种新的获取数据的方法。对于获取数据的方法而言,我们会一种就足够了。但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中,我发现很多地方都用到了迭代器和生成器,或者是直接使用,或者是借鉴了思路。今天就让我们仔细来看看,它们到底是怎么回事。
生成器指的是生成器对象,可以由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,
我正打算写写 Python 的生成器,然而查资料时发现,引入生成器的 PEP 没人翻译过,因此就花了点时间翻译出来。如果在阅读时,你有读不懂的地方,不用怀疑,极有可能是我译得不到位。若出现这种情况,我建议你直接阅读原文,最好也能将错误处告知于我,以便做出修改。
迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性:
位置可变参数可以在普通参数之前, 但是在位置可变参数之后的普通参数变成了keyword-only参数:
本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。
每年六一儿童节,牛客都会准备一些小礼物去看望孤儿院的小朋友,今年亦是如此。HF作为牛客的资深元老,自然也准备了一些小游戏。其中,有个游戏是这样的:首先,让小朋友们围成一个大圈。然后,他随机指定一个数m,让编号为0的小朋友开始报数。每次喊到m-1的那个小朋友要出列唱首歌,然后可以在礼品箱中任意的挑选礼物,并且不再回到圈中,从他的下一个小朋友开始,继续0…m-1报数….这样下去….直到剩下最后一个小朋友,可以不用表演,并且拿到牛客名贵的“名侦探柯南”典藏版(名额有限哦!!^_^)。请你试着想下,哪个小朋友会得到这份礼品呢?(注:小朋友的编号是从0到n-1)
在前一篇提到过,python中魔法函数构成了数据结构自定义的协议。我们可以基于这个协议去定义自己的方法类去达到自己的目的,Python提供了两个魔法方法,分别是__iter__和__next__。又为了支持for...in...行为,牵扯进了__getitem__,这写函数是实现迭代协议的关键。
迭代对于数据处理是基础的:程序将计算应用于数据系列,从像素到核苷酸。如果数据不适合内存,我们需要惰性地获取项目——一次一个,并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的,因此您永远不需要手动编写它。
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这段时间通过公号写文章结交了许多志同道合的朋友,他们中有和我一样的大学生、研究生、以及已经工作的前辈。虽然处于不同的人生阶段,但彼此聊得很 High ,每个人的成长历程中总有相似的地方,遇到的困惑迷茫也大致相同。通过相互间的交流沟通,可能困扰自己很久的问题于前辈而言只是一个小 Case ,所以说要勤于沟通,去找寻属于自己的圈子,这样你才能提升得更快。 分享给大家一个观点,提升认知优先于积累知识。我的微信个签是「努力固然重要,但请记得选择比努力更重要」因为你做出选择的前
1、Python 中的类(上) 1.1 数据属性 类数据属性和实例数据属性 特殊的类属性 属性隐藏 1.2 方法 实例方法 类方法 静态方法 1.3 访问控制 单下划线”_” 双下划线”__” 1.4 总结: 本文介绍了Python中class的一些基本点: 实例数据属性和类数据属性的区别,以及属性隐藏 实例方法,类方法和静态方法直接的区别 Python中通过”_”和”__”实现的访问控制 Refer:http://python.jobbol
我们继续伯克利CS61A公开课之旅,这一次我们讨论的是lab11,也就是第11次实验课。
但它的特点就是下次使用next(a)时,接着上次的断点继续运行,直到下一个yield
生成器模式是一种创建型设计模式, 使你能够分步骤创建复杂对象。 该模式允许你使用相同的创建代码生成不同类型和形式的对象。
yield 英 [jiːld] 美 [jiːld] v.出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出 n.产量;产出;利润 上面路牌是「让」的意思
1、迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个stopiteration异常,已终止迭代(只能往后走不能往前退)
深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向,引领了第三次人工智能的浪潮。
翻译:你逗比 segmentfault.com/a/1190000011330511 这篇文章是对 500 Lines or Less 一书中高效爬虫一章的部分翻译,原文:How Python Generators Work。建议结合《流畅的 Python》食用。 在掌握 Python 生成器之前,你必须了解常规 Python 函数的工作原理。通常,当一个 Python 函数调用子程序(subroutine)时,这个子程序将一直持有控制权,只有当子程序结束(返回或者抛出异常)后,控制权才还给调用者: >>
作者:王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客:https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 生成器 还记得在迭代器里我们说为什么将列表转为迭代器么? 小明:因为列表太大的话占用内存太大,做成迭代器可以节省空间,用的时候再拿出部分 是的,今天要讲的生成器是不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态。 在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束。 见过这种东西吧: 📷 你可以认为每一杯饮料就是一个生成的对象,我不会一次倒出所有的饮料 而是
在 Vue3 源码解析系列的第一篇文章中,笔者带领大家一起走了一遍一个 Vue 对象实例化的流程,在一起看 @vue/compiler-core 编译模块的时候,首次出现了代码生成器 —— generate 模块。为了帮助大家回顾,我们再来看一遍 compile 编译过程中发生了什么。
使用了yield函数 就被称之为生成器,生成器是一个返回迭代器的函数,说白了生成器就是迭代器,只能用于迭代操作
列表(list):内置类型,可变(或不可哈希),其中可以包含任意类型的数据,支持使用下标和切片访问其中的某个或某些元素,常用方法有append()、insert()、remove()、pop()、sort()、reverse()、count()、index(),支持运算符+、+=、*、*=。可以使用[]直接定义列表,也可以使用list()把其他类型的可迭代对象转换为列表,列表推导式也可以用来创建列表,若干标准库函数、内置类型方法以及扩展库函数或方法也会返回列表。列表不能作为字典的“键”,也不能作为集合的元素
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性,使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。
生成器yield\send 生成器的好处:缓解内存压力 # -*-coding:utf-8 -*- __date__ = '2018/3/9 ' __author__ = 'xiaojiaxin' __file_name__ = '生成器' # a1=[x for x in range(5000000000)] #将range(5000000000)全部扔进内存,速度非常慢,甚至会死机 a=(x for x in range(5)) print(a) # <generator object <genexp
然后,tanh函数将数值挤压到【-1,1】,解决了sigmoid不是以零为中心的问题,但仍然存在饱和问题。
不知七夕大家成功检测到对象没? 没有检测到也别着急 小编这不是带着 MMGeneration 来了吗! 那么怎么生成对象呢? 对象是什么,对象怎么生成?今天小编就来带领大家学习一下到底怎么生成对象,关
众所周知,Java中强调“一切皆对象”,但是Python中的面向对象比Java更加彻底,因为Python中的类(class)也是对象,函数(function)也是对象,而且Python的代码和模块也都是对象。
先看一个例子: 这段代码会返回最终均值的结果,每次激活协程时不会产出移动平均值,而是最后一次返回。
为了精通 yield ,你必须要理解:当你调用这个函数的时候,函数内部的代码并不立马执行 ,这个函数只是返回一个生成器对象,这有点蹊跷不是吗。
第一个print(next(g))打印的 0,就是生成器生成的元素。第二个print(next(g))打印的 1 也是生成器生成的元素,None 是print(j)打印的j。
做自动化测试的时候,比如创建个 url 列表,url 列表里面可能是存储了网站的页数:
这是怎么做到的呢?有一个辅助过程(bootstrap,引导程序,通常译作“自举”):对于一种语言的子集或早期版本,它的编译器是用其它的语言编写的。(我记得最初的 Pascal 编译器是用 FORTRAN 编写的!)然后用编译后的语言编写一个新的编译器,并用辅助的编译器来编译它。一旦新的编译器运行得足够好,辅助的编译器就会被废弃,并且该语言或新编译器的每个新版本,都会受到先前版本的编译器的编译能力的约束。
你没听错,为探究LLM的任务规划和工具使用能力,商汤最近为基于LLM的AI智能体量身打造了一个框架。
强化学习(Reinforcement Learning)和生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)是两种重要的机器学习方法,它们各自有着不同的学习目标、过程和结果。本文将介绍强化学习和生成对抗网络的区别和联系,并详细解释它们的目标、过程和结果。
上篇写了关于对象和一些输入输出操作,接下来就是些杂项了,这篇就算是这个小系列的收尾了,摸就完事了。那么先是Python的灵魂(笑)所最需要用到的东西——模块导入:
1、python基础部分 Python基础语法入门: Python语言介绍、发展史、与其它语言的对比 编程语言分类,解释性PK编译性的优缺点 Python环境的安装、和Pycharm的使用 基本语法:变量、常量命名规范、程序执行、编码区别 二进制的演化与运算 基本数据类型:int、str、bool、list、dict、set 流程控制:if 、elif、else、for、while语句
生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在图像处理方面,机器学习实践者们正在逐渐转向借助生成对抗网络的力量,本文带你了解其中五种生成对抗网络,可根据自己的实际需求进行选型。
函数是一种重要的编程概念,它可以将一段代码封装起来,实现特定的功能,并且可以被多次调用和复用。函数在Python中具有广泛的应用,可以用于模块化程序、提高代码的可读性和可维护性。本文将引导您从函数的基础知识到高级应用,全面了解Python中函数的使用方法。
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