所以我有一个生成器函数，看起来像这样。defgenerator():whileTrue:forxinrange(3):forjinrange(5):yieldx在我加载这个函数并多次调用“next”之后，我希望它能够产生值00000111112222200000...但它总是产生0。这是为什么呢？>>>execfile("test.py")>>>generator>>>generator().next()0>>>generator().next()0>>>generator().next()0>>>generator().next()0>>>generator().next()0>>>
我构建了一个简单的生成器，它生成一个tuple(inputs,targets)，其中inputs和targets列表中只有单个项目。基本上，它是爬取数据集，一次一个样本项。我将这个生成器传递给:model.fit_generator(my_generator(),nb_epoch=10,samples_per_epoch=1,max_q_size=1#defaultsto10)我明白了:nb_epoch是训练批处理将运行的次数samples_per_epoch是每个epoch训练的样本数但是max_q_size的用途是什么，为什么它会默认为10？我认为使用生成器的目的是将数据集批处理成
我构建了一个简单的生成器，它生成一个tuple(inputs,targets)，其中inputs和targets列表中只有单个项目。基本上，它是爬取数据集，一次一个样本项。我将这个生成器传递给:model.fit_generator(my_generator(),nb_epoch=10,samples_per_epoch=1,max_q_size=1#defaultsto10)我明白了:nb_epoch是训练批处理将运行的次数samples_per_epoch是每个epoch训练的样本数但是max_q_size的用途是什么，为什么它会默认为10？我认为使用生成器的目的是将数据集批处理成
我有一个生成器函数，想从中获取前十个项目；我的第一次尝试是:my_generator()[:10]这不起作用，因为生成器不可下标，正如错误告诉我的那样。现在我已经解决了这个问题:list(my_generator())[:10]这很有效，因为它将生成器转换为列表；但是，它效率低下并且破坏了拥有发电机的意义。是否有一些内置的Pythonic等价于生成器的[:10]？ 最佳答案 importitertoolsitertools.islice(mygenerator(),10)itertools有许多使用迭代器的实用程序。islice使用
我有一个生成器函数，想从中获取前十个项目；我的第一次尝试是:my_generator()[:10]这不起作用，因为生成器不可下标，正如错误告诉我的那样。现在我已经解决了这个问题:list(my_generator())[:10]这很有效，因为它将生成器转换为列表；但是，它效率低下并且破坏了拥有发电机的意义。是否有一些内置的Pythonic等价于生成器的[:10]？ 最佳答案 importitertoolsitertools.islice(mygenerator(),10)itertools有许多使用迭代器的实用程序。islice使用
我目前正在编写一个需要第三方代码的项目，该代码使用返回自身迭代器的方法，这是我的代码中的示例:defgenerate():forxinobj.children():foryinx.children():forziny.children():yieldz.thing目前，这只会使我的代码变得困惑，并且在3个级别之后变得难以阅读。理想情况下，我会让它做这样的事情:x=recursive(obj,method="children",repeat=3).thing在Python中有内置的方法吗？ 最佳答案 从python3.3开始，可以使用
我目前正在编写一个需要第三方代码的项目，该代码使用返回自身迭代器的方法，这是我的代码中的示例:defgenerate():forxinobj.children():foryinx.children():forziny.children():yieldz.thing目前，这只会使我的代码变得困惑，并且在3个级别之后变得难以阅读。理想情况下，我会让它做这样的事情:x=recursive(obj,method="children",repeat=3).thing在Python中有内置的方法吗？ 最佳答案 从python3.3开始，可以使用
我有一个Connection类型，用于包装来自asyncio的读/写流对。classConnection(object):def__init__(self,stream_in,stream_out):self._streams_=(stream_in,stream_out)defread(self,n_bytes:int=-1):stream=self._streams_[0]returnstream.read(n_bytes)defwrite(self,bytes_:bytes):stream=self._streams_[1]stream.write(bytes_)yieldfro
我有一个Connection类型，用于包装来自asyncio的读/写流对。classConnection(object):def__init__(self,stream_in,stream_out):self._streams_=(stream_in,stream_out)defread(self,n_bytes:int=-1):stream=self._streams_[0]returnstream.read(n_bytes)defwrite(self,bytes_:bytes):stream=self._streams_[1]stream.write(bytes_)yieldfro
我正在使用multiprocessing.Pool()来并行化一些繁重的计算。目标函数返回大量数据(一个巨大的列表)。我的内存快用完了。如果没有multiprocessing，我只需将目标函数更改为生成器，通过yield在计算结果元素时一个接一个地处理。我知道多处理不支持生成器——它会等待整个输出并立即返回，对吗？没有屈服。有没有办法让Pool工作人员在可用时立即生成数据，而无需在RAM中构建整个结果数组？简单示例:deftarget_fnc(arg):result=[]foriinxrange(1000000):result.append('dvsdbdfbngd')#这是Pytho
