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Python 中 yield 的不同行为

在我们使用Python编译过程中,yield 关键字用于定义生成器函数,它的作用是将函数变成一个生成器,可以迭代产生值。yield 的行为在不同的情况下会有不同的效果和用途。...然而,在某些情况下,使用生成器可能会遇到令人困惑的行为。...但是,如果我们把生成器函数的调用结果赋值给一个变量,然后使用这个变量来产生值,就会出现不同的行为:>>> a = 5>>> b = x()>>> print(b.next())4>>> b.next()...2、解决方案要理解这种行为,我们需要了解生成器的工作原理。当我们调用一个生成器函数时,它并不会立即执行函数体,而是返回一个生成器对象(generator object)。...print(i)...​012通过上述总结我们得知,yield 在不同的上下文中有不同的行为,但都涉及到生成器的创建或者协程的定义。所以说最终选择哪种模式还得更加自身情况来选择。

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不同层级的Android开发者的不同行为,我们该如何进阶和规划?

这是知识储备的差距。 知识和信息是你分析问题时的大变量,当你的知识储备量很小时,你往往是两眼一抹黑,不知道从何说起。 所以,知识差距,是不同层次的开发者之间最显著的差距。...不同层次的开发者之间,在技能层面存在显著差异,层级高的人拥有一个“工具房”,而层级低的开发者,手里往往只有一把螺丝刀。...四、行动差异 两个人都在不断做事,结果仍然可能不同:有的人三年精通某个技术栈,成为团队内的核心骨干;而有人的,做开发五年还只能写写静态页面。...你是遵循一定的方法和流程来开发,比如先完成设计、编写测试代码、再编码、跑单元测试,还是拿到需求就立马开始编码、边写边发现代码不符合需求不断推倒重来…… 你是每次都给自己设定目标,希望这次任务用到的知识和技术点不同于上次...,希望这次的代码设计和上次不同,还是根本不管这些,先写,能 Run ,完成任务交差…… 这都些做事方法上的差异,会让同一件事有不同的结果让做同样事情的人有不同的收获。

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    从不同的角度看“垄断”行为(IBM案)

    我们不需要买纸张,我们需要的是无形的知识,当我们买书时,从来没有想过这可能也涉及到了“垄断”中的捆绑销售,出版商硬是把知识和纸张捆绑在一起进行了销售。...IBM是国际商业机器股份有限公司的简称,他是最早生产和提供计算机服务的公司。 我给你准备了一张1950年代IBM公司开发的电脑系统。...注意,这是一张从天花板上照下来的整个房间的照片,这整个房闯里面摆满的只是一台电脑,这台电脑的名字叫360 。 ?...但哪怕是这么复杂的电脑系统,它也还没有用上键盘,也没有用上显示器,它的输出输入方式是用打孔纸来实现的。 你能看到那个打孔纸的样子,还有那位坐在终端前,往机器里面塞打孔纸的工作人员的照片。 ?...这也很不可能,因为这些用户都是高端用户,他们当然明白使用计算机的成本,等于租金机器和购买纸张的总成本。

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    Power Query批量导入Excel文件,和导入文本有一点儿不同

    小勤:大海,你上次说PowerQuery可以批量导入Excel文件,我参考你那个批量导入文本文件的方法试了一下,不行啊。 大海:呵呵。我就知道你会有问题。 小勤:知道会有问题还不早说!...你看,我的文件也是一样很规范的啊! 大海:你记得你昨天做文本文件导入的时候,点击展开数据那里写着什么吗? 小勤:你说的是这个?Binary?二进制? 大海:对的。问题就在这里。...那批量导入Excel文件怎么办? 大海:其实也不复杂,就是要多写个公式。我们还是从头开始吧,这样可以再熟悉一下全部过程,并且可以和批量导入文本文件的方法进行比较,慢慢体会其中的过程和原理。...字段就可以了,和Excel里选单元格类似。...第一步:删掉一些没用的列:选择要保留的列,【开始】-【删除列】-【删除其他列】 第二步:借用一下你第一张表里的标题【将第一行用作标题】 第三步:选择删掉其他表里重复的标题行和汇总行(其实跟Excel

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    【说站】python导入类的不同方式

    python导入类的不同方式 当我们写代码时,我们经常会遇到一种情况:我们要使用的一些功能已经在其他模块中定义过了。如果我们重写这个功能,必然会使代码冗长且低效。...因此,我们使用导入的方法将其他模块中的功能导入我们自己的代码,这样我们就可以在编写代码时使用它们。...1、导入单个类 from car import Car 2、导入多个类,中间用逗号隔开: from car import Car, ElectricCar 3、导入整个模块 可以导入整个模块,然后使用句点表示访问所需的类...这种导入方法非常简单,代码易于阅读。由于创建类实例的代码包含模块名,因此不会与当前文件中使用的任何名称发生冲突。...import car my_car = car.Car() 以上就是python导入类的不同方式,希望对大家有所帮助。

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    Python在不同目录下导入模块的方法

    python在不同层级目录import模块的方法 使用python进行程序编写时,经常会调用不同目录下的模块及函数。本篇博客针对常见的模块调用讲解导入模块的方法。 ---- 1....---- 补充__init__.py 在python模块的每一个包中,都有一个__init__.py文件(这个文件定义了包的属性和方法)然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有__init__....当你将一个包作为模块导入(比如从 xml 导入 dom )的时候,实际上导入了它的__init__.py 文件。 一个包是一个带有特殊文件 __init__.py 的目录。...如果 __init__.py 不存在,这个目录就仅仅是一个目录,而不是一个包,它就不能被导入或者包含其它的模块和嵌套包。 __init__.py 中还有一个重要的变量,叫做__all__。...”,也就是这样: from lib import * 这时 import 就会把注册在包__init__.py 文件中 __all__ 列表中的子模块和子包导入到当前作用域中来。

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    Python的绝对导入和相对导入

    简单地说,直接运行 .py 文件和 import 这个文件有很大区别。Python 解释器判断一个 py 文件属于哪个 package 时并不完全由该文件所在的文件夹决定。...以上导入方式的第三种,才是官方推荐的,第一种是官方强烈不推荐的,Python3 中已经被废弃,这种方式只能用于导入 path 中的模块。...要运行包中包含绝对导入和相对导入的模块,可以用 python -m A.B.C 告诉解释器模块的层次结构。...有人可能会问:假如有两个模块 a.py 和 b.py 放在同一个目录下,为什么能在 b.py 中 import a 呢?...这是因为这两个文件所在的目录不是一个包,那么每一个 python 文件都是一个独立的、可以直接被其他模块导入的模块,就像你导入标准库一样,它们不存在相对导入和绝对导入的问题。

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    C++ 和 Java 中的默认虚拟行为有何不同及其异常处理的比较

    中的默认虚拟行为有何不同 方法的默认虚拟行为在 C++ 和 Java 中是相反的: 在 C++ 中,类成员方法默认是非虚拟的。...static void main(String[] args) { Base b = new Derived();; b.show(); } } 与 C++ 非虚拟行为不同...** 二、C++ 和 Java 中异常处理的比较 两种语言都使用try、catch和throw关键字进行异常处理,并且try、catch和free块的含义在两种语言中也相同。...以下是 Java 和 C++ 异常处理之间的差异。 1) 在 C++ 中,所有类型(包括原始类型和指针)都可以作为异常抛出。...在 Java 中,有两种类型的异常 - 已检查和未检查。 5) 在Java中,新关键字throws用于列出函数可以抛出的异常。

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    Java String的intern方法 在JDK6和JDK7的不同行为

    首先说明一下,在jdk版本小于等于1.6的时候,执行上述代码的结果会是 false false jdk 版本大于1.6 时,上述代码的执行结果为 true false 造成以上两种不同结果的原因是,jvm...对 intern()方法的实现不同。...而在jdk1.7及以后,调用intern() 如果常量池中不存在值相等的字符串时,jvm只是在常量池记录当前字符串的引用,并返回当前字符串的引用。...str2使用字面值常量 c构造了一个新的字符串(正如上面说的一样,'c'已经在编译阶段就确定下来了,在类加载时候就加载到String 常量池中了),该字符串的引用和常量池中字面值c字符串的引用不相同,当调用...str2.intern()时, 常量池中已经存在了c,jvm直接返回常量池中的引用,该引用不同于重新构造的str2,因此第4行代码的输出为false。

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    in 和 exists 的不同

    in OR exists in 是把外表和内表做 hash 连接,而 exists 是对外表作 loop 循环,每次 loop 循环再对内表进行查询,一直以来认为 exists 比 in 的效率高的说法是不准确的...如果两个表大小相当,则 in 和 exists 的效率是差不多的,如果两个表的一大一小,则子查询表大的用 exists,子查询表小的用 in。...但是如果两个表差不多大,或者子查询的表较小的时候,就可以选择 in 做查询了。...not in OR not exists not in 和 not exists 两个的选择就比较简单了,就是仅使用 not exists 即可。...这主要是因为 null 是无法进行“操作”的,也就是 null 的几个原则: 如果 null 参与算术运算,则该算术表达式的值为 null 。

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    FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为的不同

    本文记录 FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为的不同 在使用 HID 设备进行 IO 通讯时,可以采用 FileStream...然而调用 FlushAsync 时,在 .NET Framework 下的默认行为是将 flushToDisk 参数设置为 true 的值,这将会导致抛出操作对象不支持异常。...参数设置为 false 的刷入缓存到设备的行为 以上就是 FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为的不同。...不同在于 .NET Framework 下默认将 flushToDisk 参数设置为 true 的值。...这就是 FileStream 的 FlushAsync 方法在 .NET Framework 与 .NET Core 行为不同的原因 那是否会在后续版本,给 FlushAsync 加上 bool flushToDisk

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    由 Python2 和 Python3 中 socket.inet_aton() 实现不同引发的血案

    首先说一下,我在解决这个问题前期的思路有点问题,所以请关注最后的总结。 需求目的:把一个 ip 地址使用 socket.inet_aton() 转化后和一个字符串组合,然后算出 MD5。...,socket.inet_aton(ip) 的返回值是 bytes 类型,所以不能和 str 类型的 base_str 直接进行连接操作。...也就是说 Python2.6 和 python3.4 中对于 socket.inet_aton(ip) 的实现是有差异的,查官方文档吧。...好吧,返回值类型不同,为了保证和原脚本逻辑一致,我就做个转化,把 bytes 主动转换为 str 类型再连接,修改后的代码如下: #!...str,至于为什么用 gbk,是因为我对比了下,只有 gbk 编码方式解码后的输出才和 python2.6 中的 str 返回值结果一致。

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