我正在尝试调试以下方法。我的问题是,当我从main调用insertNewDataInDatabase()方法时,它转到方法中的for循环的开头,但跳过数据库执行语句,立即转到getInStockItems()方法,这对我来说没有意义,因为我已经调用了该方法,而insertNewDataInDatabase没有调用它。
dataset是一个生成器对象,如果它与问题有关。
任何帮助都将不胜感激!
def deleteOldDataFromDatabase(company, c):
c.execute('DELETE FROM company WHERE Company=?'
下面是这段代码:
def f():
return 3
return (i for i in range(10))
x = f()
print(type(x)) # int
def g():
return 3
for i in range(10):
yield i
y = g()
print(type(y)) # generator
当有返回生成器语句时,为什么f返回int?我猜yield和生成器表达式都会返回生成器(至少在删除语句return 3时是这样),但是当返回一次生成器表达式和第二次返回yield关键字时,是否还有其他一些函数编译规则?
这在Python
我一定要写吗
def count10():
for i in range(10):
yield i
gen = count10()
for j in gen:
print(j)
gen.close()
为了节省内存,或者只是
def count10():
for i in range(10):
yield i
for j in count10():
print(j)
事实上,我很想了解Python生成器生命周期的详细信息,但找不到相关的资源。
从迭代中执行yield i与return (i for i in range(10))__之间的适当区别是什么?
def generator1():
for i in range(10):
yield i
def generator2():
return (i for i in range(10))
例如,请参见这些函数generator1()和generator2()都有不同的编写方式,但都返回生成器。
闲置产出:-
>>> generator1()
>>> <generator object generator1
#def func(param):
# if param < 0:
# return "test"
# i = 0
# while i < param:
# yield i
# i += 1
def func(param):
if param < 0:
return "test"
def gen(n):
i = 0
while i < param:
yield i
i
我正在我的逻辑中实现一个生成器,这对我来说并不清楚。
function *generator {
yield synchronousFunc()
yield asyncFunc()
// should wait till asyncFunc() is completed
// before calling next yield
yield anotherSynchronousFunc()
yield ...
}
如果我使用async/await将此generator转换为async generator,它将如何工作
for await (co
我正在尝试使用cmake在windows 10中安装LightGBM。
我正在遵循这个上给出的过程
在这个命令下
cmake -DCMAKE_GENERATOR_PLATFORM=x64 ..
它给出了错误的说法
CMake Error at CMakeLists.txt:7 (PROJECT):
Generator
NMake Makefiles
does not support platform specification, but platform
x64
was specified.
CMake Error: CMAKE_C_COMPILER not set,
考虑以下Python代码:
def values():
with somecontext():
yield 1
yield 2
for v in values():
print(v)
break
在这种情况下,Python是否保证生成器正确关闭,从而退出上下文?
我意识到,在实践中,由于引用计数和生成器的急切销毁,在CPython中会出现这种情况,但是Python能保证这种行为吗?我确实注意到它确实不能在Jython中工作,所以这应该被认为是一个bug或允许的行为吗?
我在python中有一个函数,它的输出是一个生成器:
def main_function(x):
r = get_range()
for i in range(r):
yield x+i
我想重构代码(我简化了用例,但实际的计算可能会很复杂&更长。请参阅下面的编辑)。根据我的理解,这是我应该做的,以保持功能不变:
(a)与原始代码相同的接口
def sub_function(x,r):
for i in range(r):
yield x+i
def main_function(x):
我已经建造了一个定制的尤曼发电机。您可以在找到代码。
当我尝试"npm测试“时,我会发现以下错误
1 passing (454ms)
1 failing
1) ratchet generator creates expected files:
Uncaught Error: You don't seem to have a generator with the name mocha:app installed.
You can see available generators with npm search yeoman-generator and the
我有一个源生成器,看起来是这样的:
public class Generator : ISourceGenerator
{
public Generator()
{
// Uncomment if you want to debug this
Debugger.Launch();
}
public void Initialize(GeneratorInitializationContext context)
{
context.RegisterForSyntaxNotifications(() =>
我想我可能误解了用于生成器的try/以外/ finally块的finally子句是如何工作的。
在下面的代码块中,生成器启动线程,如果调用方因任何原因退出,则清除线程。至少这就是目的。
但是,我注意到在一些奇怪的情况下,finally块没有运行:如果调用者引发并捕获自己的异常,并将异常对象赋值给变量,则最终不会运行。我不知道为什么会这样。
这是密码。
import signal
from threading import Thread
import time
class MyThread(Thread):
def __init__(self):
super().__
我在看,我发现它非常有趣,但是在一个例子中,有一个我不明白的行为。
在示例中,这里报告了
# bogus.py
#
# Bogus example of a generator that produces and receives values
def countdown(n):
print "Counting down from", n
while n >= 0:
newvalue = (yield n)
# If a new value got sent in, reset n with it
if ne
我是Hibernate的新手。我正在使用Hibernate和JPA。我有一个带注释的实体类和一个与该实体类相关的表。
@Entity
public class Test implements Serializable {
@Id
@GenericGenerator(name="inc" , strategy="identity")
@GeneratedValue(generator="inc")
private int id;
private String address; // setter g
我有一个方法play_lottery(),我试图在我的脚本中运行它。在脚本的底部调用该方法,但似乎没有执行任何操作。
我已经在调试中使用了print 10行,甚至看不到执行达到这一点。
你知道这是怎么回事吗?
这是运行在OSX上的Python 2.7.10。
def play_lottery():
print 10
num = 0
range = 150000000
while num < range:
yield
print num
num += 1
play_lottery()
在Python3.5中,这会返回一个生成器,但不会产生任何结果
def square(n):
return (x**2 for x in range(n))
print(square)
# <function square at 0x7f1ad0990f28>
print(square(10))
# <generator object square.<locals>.<genexpr> at 0x7f1ad08e0af0>
除了更明显的是一个生成器功能,是否有理由选择一个屈服版本,比如
def square(n):
for x
我正试图编写一个生成器,但正在发生一些我不明白的事情:
我代码的部分:
def processTable(pathToTable, pages):
#some code here to open PyTable, get node etc
for i in pages:
try:
del aux10, aux11, aux20, aux21
except:
pass
aux10 = [row['value'] for row in tab.where(