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在Python中,生成器和函数很像,都是在运行的过程中才会去确定各种变量的值,所以在很多情况下,会导致各种各样的问题。

def generator_test1():
 # 0...9 generator
 x = (i for i in range(10))
 # 5..9 generator
 x_filter = filter(lambda y: y >= 5, x)
 # first use the x
 L = list(x)
 print("L, x", L)
 # then use x_filter
 l = list(x_filter)
 print("l, x_filter", l)
 
 
if __name__ == "__main__":
 generator_test1()

输出结果为:

L, x [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l, x_filter []

上述代码中,x_filter是基于生成器x构建的生成器,但是由于x在x_filter使用之前先被用掉了,所以在使用x_filter的时候,才去获取x的值,而此时x已经用完了,最终导致x_filter转化成的列表是空的。

def generator_test2():
 x = (i for i in range(10))
 for i in range(10):
  x = (j + i for j in x)
 L = list(x)
 print("L, x", L)
 
if __name__ == "__main__":
 generator_test2()

输出结果:

L, x [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99] 

上述代码中,每次循环都基于原先的生成器构建一个新的生成器,由于并未使用,所以生成器x中的i并没有被赋值。在后面转化成列表的时候才去获取i的值,而此时由于i为9,所以所有的生成器x的i都为9,原始的x是0到9的生成器,接下来的10个生成器每个都在原始值上加9,导致每个值都增大了90。下面是此例的一个变体:

def generator_test3():
 x = (i for i in range(10))
 for i in range(10):
  x = (j + i for j in x)
 i = 20
 L = list(x)
 print("L, x", L)
 
if __name__ == "__main__":
 generator_test3()

输出结果:

L, x [200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209]

以上就是python 生成器需注意的小问题的详细内容,更多关于python 生成器的资料请关注其它相关文章!

标签:
python,生成器,python,生成器的问题

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。