装饰器 作用：为其他函数增加功能 装饰器必须要明白以下几点: 1.作用域 2.高阶函数 3.闭包 from functools import reduce import timedef outside(func):def inside(*args):start = time.time()func(*args)end = time.time()result = end - startprint(result)return inside@outside #同于 add = outside(add) def add(*args):num = reduce(lambda a,b : a+b, args)time.sleep(0.2)print(num)@outside def mul(*args):num = reduc...
有人可以解释下面的代码有什么问题from multiprocessing import Pool def sq(x):yield x**2 p = Pool(2)n = p.map(sq, range(10))我收到了以下错误MaybeEncodingError Traceback (most recent calllast) in ()5 p = Pool(2)6—-> 7 n = p.map(sq, range(10)) /home/devil/anaconda3/lib/python3.4/multiprocessing/pool.py inmap(self, func, iterable, chunksize)258 in a list that is returned...
Python 闭包、迭代器、生成器 一、闭包 闭包：闭包就是内层函数对外层函数局部变量的引用。 def func():a = "哈哈"def func2():print(a) # 引用了外层函数的局部变量a，闭包func2()func() 我们可以使用__closure__来查看是否是闭包。 def func():a = "哈哈"def func2():print(a) # 引用了外层函数的局部变量a，闭包func2()print(func2.__closure__) # (<cell at 0x000001E506B074C8: str object at 0x000001E506ADCEA0>,)...
我使用web.py在Python中做了一个小项目.它是一个名称生成器,使用名称的4“部分”(名字,中间名,姓名,姓氏).名称的每个部分都是MySQL数据库中的entites集合(name_part(id,part,type_id)和name_part_type(id,description)).基本的东西,我想. 我的生成器选择每个“类型”的随机条目,并组装一个滑稽的名称.现在,我正在使用select * from name_part,其中type_id = [something]按rand()限制1来选择每种类型的随机条目(所以我还有4个查询在...
实际上,我有一组具有概率的对象,我想看看它们中的每一个可能的组,按照它们是否可能的假设它们是独立的可能性 – 即按照从的顺序降序子集元素的乘积 – 或者如果概率相同则按长度顺序(使得(1,0.5)在(0.5)之后). 示例：如果我有[1,0.5,0.1]我想要[(),(1),(0.5),(1,0.5),(0.1),(1,0.1),(0.5,0.1),(1) ,0.5,0.1)] 本质上,这意味着我想按顺序迭代一组元素的powerset,我可以相当容易地生成它,对它进行排序,并完成.然而,powersets变得非常...
我正在尝试成对测试,并希望基于Python的成对测试工具.我已经尝试过AllPairs(http://pypi.python.org/pypi/AllPairs/2.0.1).当我在列中输入10个条目时,它有bug.目前使用Microsoft PICT生成成对组合. Python中是否有任何工具可以为大型数组生成成对组合？ AllPairs中的错误如果我给这个parameters = [ [ "Brand X", "Brand Y","Brand A","Brand B","Brand C","Brand D" ], [ "98", "NT", "2000", "XP"], [ "Internal", "Modem","A","...
迭代器 1.什么是迭代器？迭代是一个重复的过程，即每一次重复为一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值示例： str1 = 'abcde' count = 0 while count<len(str1)print(str1[count])count+=12.什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？ #可迭代对象指的是内置有.__iter__方法的对象'world'.__iter__ (4,5,6).__iter__ [1,2,3].__iter__ {'a':1}.__iter__ {'a','b'}.__iter__ open('a.txt').__iter__#什么是迭代器对象？ 可...
什么是生成器？ 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表，但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的，而且创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间，在Python中，这种一边循环...
5.10 生成器函数内有yield关键字，再调用函数就不会立刻执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是生成器，生成器本质就是迭代器 def chicken(): print(=====>first) yield 1 print(=====>sencond) yield 2 print(=====>third) yield 3obj=chicken()#生成器本质就是迭代器，也就是说生成器的玩法其实就是迭代器的玩法print(obj.__iter__() is obj)res=obj.__next__()print(res)?res1=obj.__next__()print(...
我正在使用Python来解析一个大文件.我想做的是If condition =Trueappend to list A else append to list B我想为此使用生成器表达式 – 以节省内存.我正在加入实际的代码.def is_low_qual(read):lowqual_bp=(bq for bq in phred_quals(read) if bq < qual_threshold) if iter_length(lowqual_bp) > num_allowed:return Trueelse:return False lowqual=(read for read in SeqIO.parse(r_file,"fastq") if is_low_qual(read)==Tru...
我有以下代码：def application(env, start_response):path = process(env)fh = open(path,'r')start_response('200 OK', [('Content-Type','application/octet-stream')])return fbuffer(fh,10000)def fbuffer(f, chunk_size):'''Generator to buffer file chunks''' while True:chunk = f.read(chunk_size) if not chunk: breakyield chunk我不确定它是对的,但是我在互联网上找到的信息碎片让我认为它应该有效.基本上我想以...
我昨天正在进行一场游戏,我必须遍历一个二维阵列并找到标记为“d”的任何单元格的位置(其中单元格表示为“ – ”表示空白,“d”表示为脏). 我使用两个for循环做到了这一点：def find_dirty_cells(board):dirty_cells = []for enum, row in enumerate(board):for enumrow, cell in enumerate(row):if cell == 'd':dirty_cells.append((enum, enumrow))return dirty_cells 但后来我认为构建一个生成器对象并返回它可能会更好,所以我写...
我在Python中试过这个,认为它会给我[(1,123),(2,123)]：Python 2.7.3 (default, Feb 27 2014, 19:58:35) >>> def my_generator(): ... yield 123 ... >>> zip([1,2], my_generator()) [(1, 123)]为什么在创建一个项目后zip会停止？是否有一种Pythonic方式来获得我想要的东西？解决方法:像这样创建一个无限的生成器def my_generator():while True:yield 123 print zip([1,2], my_generator()) # [(1, 123), (2, 123)]更好的方法是...
我有Python代码,有很多循环使用Python生成器的数据.有些还会产生处理过的数据.这是一个瓶颈,我想加速这部分,并考虑使用Cython. 什么是处理发电机和产量的推荐方法.我想要 >将Python生成器转换为Cython而无需数据副本> Make Cython for循环使用Python生成器生成的数据>像发电机一样产生数据 我猜这是一个常见的用例,推荐的方法是什么.解决方法:一些建议： > Cython支持开箱即用的生成器,所以你应该尝试将带有生成器的Python代码传递...
我在同一个类中实现了一些逻辑过程.类实例为每个进程获取一个生成器,run()使所述生成器前进.在我的情况下,发电机不会结束. 你会如何在下面的代码中调用foo_function和foo_objectclass C(threading.Thread):def foo_function(self):""" generator *function*,logical process foo """while True:# some state checksif self.some_attr:# side-effects herepassyielddef __init__(self):# generator *object*# i.e. process instance...