fromcontextlibimportcontextmanager@contextmanagerdefcontext():print"entering"yieldprint"exiting"deftest():withcontext():forxinrange(10):yieldxforxintest():ifx==5:break#orraise输出:entering有没有办法让python在for循环中断时自动调用context()的__exit__方法？或者其他实现相同目标的方法？我对生成器和上下文管理器的了解让我怀疑这是不可能的，但这使得上下文管理器在生成器内部相当无用，不是吗
我重写了以下代码以处理大规模数据集。我正在使用Python生成器根据逐批生成的数据拟合模型。defsubtract_mean_gen(x_source,y_source,avg_image,batch):batch_list_x=[]batch_list_y=[]forline,yinzip(x_source,y_source):x=line.astype('float32')x=x-avg_imagebatch_list_x.append(x)batch_list_y.append(y)iflen(batch_list_x)==batch:yield(np.array(batch_l
两种实现通用的代码:frommathimportsqrtdeffactors(x):num=2sq=int(sqrt(x))foriinrange(2,sq):if(x%i)==0:num+=2returnnum+((1ifsq==sqrt(x)else2)ifx%sq==0else0)1。不使用生成器函数的实现:i=1whileTrue:iffactors(i*(i+1)*0.5)>500:print(int(i*(i+1)*0.5))breaki+=12。使用生成器函数的实现:deftriangle():i=1whileTrue:yieldint(0.5*i*(i+1))i+=1t
我有一个生成器对象，我想对其进行单元测试。它经历了一个循环，当循环结束时某个变量仍然为0时，我引发了一个异常。我想对此进行单元测试，但我不知道如何进行。以这个示例生成器为例:classExample():defgeneratorExample(self):count=0forintinrange(1,100):count+=1yieldcountifcount>0:raiseRuntimeError,'anexampleerrorthatwillalwayshappen'我想做的是classtestExample(unittest.TestCase):deftest_generator
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Dopython'svariablelengtharguments(*args)expandageneratoratfunctioncalltime?假设您有这样一个函数:defgive_me_many(*elements):#dosomething...你这样调用它:generator_expr=(...for...in...)give_me_many(*generator_expr)元素会被延迟调用，还是生成器会在函数执行之前遍历所有可能的数百万个元素？
上下文:我目前正在使用带有Tensorflow后端的Keras进行时间序列预测，因此研究了提供的教程here.按照本教程，我来到了fit_generator()的生成器的位置。方法进行了说明。此生成器生成的输出如下(左样本，右目标):[[[10.15.][20.25.]]]=>[[30.35.]]->Batchno.1:2Samples|1Target---------------------------------------------[[[20.25.][30.35.]]]=>[[40.45.]]->Batchno.2:2Samples|1Target--------------
我有一个生成器，大致如下:defgen1():forx,yinenumerate(xrange(20)):a=5*xb=10*yyielda,b从这个生成器，我想创建2个独立的生成器，如下所示:foraingen1_split_a():yieldaforbingen1_split_b():yieldb我的游戏是什么，SA？ 最佳答案 您不能这样做，除非最终保留所有生成器输出，以便能够在第二个循环中生成b值。这在内存方面可能会变得代价高昂。你会使用itertools.tee()“复制”生成器:fromitertoolsimportte
我正在尝试将一些结果写入pickle文件，如下所示:raw_X=(self.token_ques(text)fortextintraining_data)withopen('/root/Desktop/classifier_result.pkl','wb')ashandle:pickle.dump(raw_X,handle)错误:raiseTypeError,"can'tpickle%sobjects"%base.__name__TypeError:can'tpicklegeneratorobjects任何帮助将不胜感激。 最佳答案
我正在尝试创建一个生成器，该生成器返回给定范围内的数字，这些数字通过函数给出的特定测试foo.但是我希望以随机顺序测试这些数字。以下代码将实现这一点:fromrandomimportshuffledefMyGenerator(foo,num):order=list(range(num))shuffle(order)foriinorder:iffoo(i):yieldi问题此解决方案的问题在于，有时范围会非常大(num的顺序可能是10**8或更高)。这个函数可能会变慢，因为内存中有这么大的列表。我已尝试使用以下代码避免此问题:fromrandomimportrandintdefMyGen
是否有单行表达式:forthingingenerator:yieldthing我试过yieldgenerator没有用。 最佳答案 在Python3.3+中，您可以使用yieldfrom.例如，>>>defget_squares():...yieldfrom(num**2fornuminrange(10))...>>>list(get_squares())[0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]它实际上可以与任何可迭代对象一起使用。例如，>>>defget_numbers():...yieldfromrange(10)
