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?
我不明白是怎么回事。这里有两个简单的距离发生器。在输入大于最大值的情况下,两者都会提高ValueError。第一种是发电机理解,第二种是使用产量。
MSG = 'Wrong number'
MAX = 20
def test_compr(n, m=MAX):
if n > m:
raise ValueError('{} {} in {}'.format(MSG, n, test_compr.__name__))
return (i for i in range(n))
def test_yield(n, m=MAX):
在和swagger 2.0中,我可以选择:Generate >python-flask,并生成一个我可以部署和使用的python服务器。
但是,当我选择使用OpenAPI v3时,选择Edit-> to to OpenAPI 3,我现在不再看到生成python烧瓶服务器的选项。
这是没有实现的,还是有其他方法可以实现呢?
我一直在尝试训练一个keras模型,但它在第一个时代的开始就一直停滞不前。最糟糕的是它没有抛出任何错误。我正在GTX 1050TI上训练
下面是我的代码示例:
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow import keras
from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras_applications.xception import Xception
import matplotlib.pyplot as plt
train_dir='
我不太明白Python的分支复盖率统计数据想告诉我什么。给定表单的代码
def f(a, b):
c = (i for i in a)
d = (j for j in b) # Line of interest
return dict(zip(c, d))
print(f(['a', 'b'], [1, 2]))
它是在单元测试期间导入的,Python的标准分支覆盖范围告诉我只覆盖了部分退出行(在CLI输出中为n->-n,在pretty html报告中为“n ↛ # Line of interest”)。
返回的dict被清晰地
示例:
from timeit import timeit
print(timeit("5 in [i for i in range(0, 100)]"))
print(timeit("5 in map(int, range(0, 100))"))
这就是结果:
3.771566713000084
0.9066896029999043
Python3.8.5(我也认为这没有引用python ^_^)
有没有保证用random.setstate()或random.seed()初始化的带有随机生成器的pyhon2/python3脚本会在不同版本和平台上产生相同的伪随机性序列?(例如python 3.1 on Mac , the same as python 3.2 on Linux 64-bit)
这个问题是关于两个的: python2和python3,假设python3脚本可以在python3解释器上运行,反之亦然。
def city_generator():
print("city gen called")
return 1 # <--- over simplified to drive the point of the question
yield "amsterdam"
yield "los angeles"
>>> citygenobj = city_generator()
>>> print(citygenobj)
<generator object city_gen
我是Python和编程方面的新手。对于新的程序员来说,生成器太复杂了,无法理解。下面是我对Python中生成器函数的理论:
任何包含yield语句的函数都将返回生成器对象。
生成器对象是包含状态的堆栈。
每次我调用.next方法时,Python都提取函数的状态,当它找到另一个deletes语句时,它将再次绑定该状态并删除先前的状态:
示例:
[
[state1] # Stack contains states and states contain info about the function
[state2] # State1 will be deleted
我认为我很清楚在Python中变量和生成器是如何工作的。
然而,下面的代码让我感到困惑。
from __future__ import print_function
class A(object):
x = 4
gen = (x for _ in range(3))
a = A()
print(list(a.gen))
当运行代码(Python 2)时,它说:
追溯(最近一次调用):文件"Untitled 8.py",第10行,打印(列表(a.gen))文件"Untitled 8.py",第6行,in gen = (x for _ in r
最近,我尝试用keras做OHEM。有没有人在keras上这么做过?我的想法如下:
step1 : get the losses of 100 samples each batch during the FP(forward propagation) stage.
step2 : sort the losses of 100 samples by desc
step3 : use top-k losses during the BP(Backpropagation) stage.
但是,我找不到api,所以我查看了源代码,找到了一些相关代码,如下所示。-代码位置在keras/engine/t
我正在尝试使用pywikibot,但我不能使用脚本的任何脚本。它们都返回相同的错误消息: python3 .\pwb.py .\scripts\listpages.py
ERROR: Unable to execute script because no generator was defined.
Use -help for further information. 我没有python或pywikibot的经验,所以我不确定发生了什么。我遗漏了什么?
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。
除了将一个Python生成器读入列表之外,有没有办法在两个Python生成器中找到公共项?您不能对项目的顺序做任何假设。
举个不好的例子:
import random
a = (random.randint(1, 50000) for _ in xrange(300))
b = (random.randint(3500, 3700) for _ in xrange(50))
# do A and B have any elements in common?
我不确定以前是否有人问过这个问题,但我找不到一个适当的、清晰的解释。
我对一些与python语法相关的事情感到担忧。
在练习一些python时,我直觉地认为这将打印列表的所有元素: list1。
但它似乎没有做到这一点,为什么会这样呢?
显然,我可以用许多其他方式打印它;但我不能理解这里所起作用的内在python逻辑。
list1 = [1,2,3,4]
print(list1[i] for i in range(len(list1)))
我期望输出是'1,2,3,4',但是它打印了一个生成器对象。
与下面的示例一样,我在使用异步生成器时遇到了一个不寻常的错误。
async def demo():
async def get_data():
for i in range(5): # loop: for or while
await asyncio.sleep(1) # some IO code
yield i
datas = get_data()
await asyncio.gather(
anext(datas),
anext(datas),
我的代码在python3中使用python3中的递归调用,它运行得非常好。现在的问题是,这是从在中引入的,我需要它在中工作。我读了几篇文章,但没有一篇足够详细或简单。
很少提及条款:
其他人也不多。
我重新创建了一个小示例代码(它接受一个多级列表并返回一个扁平列表),与我的需求相比,这是一个非常简约的。
#python 3
def foo(obj):
for ele in obj:
if isinstance(ele, list):
yield from foo(ele)
else:
y
我目前正在学习Python中的NLP,并且在Python语法方面遇到了问题。
cfd = nltk.ConditionalFreqDist( #create conditional freq dist
(target, fileid[:4]) #create target (Y) and years (X)
for fileid in inaugural.fileids() #loop through all fileids
for w in inaugural.words(fileid) #loop through each word of each fileids