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
我曾多次认为生成器样式可以比返回列表更直接，例如，deffoo(input_array):forxininput_array:yieldprocessed(x)对比defbar(input_array):accumulator=[]forxininput_array:accumulator.append(processed(x))returnaccumulator(好吧，如果真的那么简单，我会写map，但你明白了:生成器版本更简洁)。但是，生成器的返回类型并不总是需要的。是否有内置装饰器可用于将foo更改为返回列表或元组的函数？我自己写的方式是，importfunctoolsdeftr
我曾多次认为生成器样式可以比返回列表更直接，例如，deffoo(input_array):forxininput_array:yieldprocessed(x)对比defbar(input_array):accumulator=[]forxininput_array:accumulator.append(processed(x))returnaccumulator(好吧，如果真的那么简单，我会写map，但你明白了:生成器版本更简洁)。但是，生成器的返回类型并不总是需要的。是否有内置装饰器可用于将foo更改为返回列表或元组的函数？我自己写的方式是，importfunctoolsdeftr
我无法理解send方法。我知道它是用来操作发电机的。但语法在这里:generator.send(value).我无法理解为什么该值应该成为当前yield表达式的结果。我准备了一个例子:defgen():foriinrange(10):X=yieldiifX=='stop':breakprint("Insidethefunction"+str(X))m=gen()print("1Outsidethefunction"+str(next(m))+'\n')print("2Outsidethefunction"+str(next(m))+'\n')print("3Outsidethefunc
我无法理解send方法。我知道它是用来操作发电机的。但语法在这里:generator.send(value).我无法理解为什么该值应该成为当前yield表达式的结果。我准备了一个例子:defgen():foriinrange(10):X=yieldiifX=='stop':breakprint("Insidethefunction"+str(X))m=gen()print("1Outsidethefunction"+str(next(m))+'\n')print("2Outsidethefunction"+str(next(m))+'\n')print("3Outsidethefunc
我看到了很多生成器函数的例子，但我想知道如何为类编写生成器。可以说，我想把斐波那契数列写成一门课。classFib:def__init__(self):self.a,self.b=0,1def__next__(self):yieldself.aself.a,self.b=self.b,self.a+self.bf=Fib()foriinrange(3):print(next(f))输出:为什么值self.a没有被打印出来？另外，如何为生成器编写unittest？ 最佳答案 Howtowriteageneratorclass?你快到了
我看到了很多生成器函数的例子，但我想知道如何为类编写生成器。可以说，我想把斐波那契数列写成一门课。classFib:def__init__(self):self.a,self.b=0,1def__next__(self):yieldself.aself.a,self.b=self.b,self.a+self.bf=Fib()foriinrange(3):print(next(f))输出:为什么值self.a没有被打印出来？另外，如何为生成器编写unittest？ 最佳答案 Howtowriteageneratorclass?你快到了
从编写过asyncio代码但希望更好地理解内部工作原理的人的角度来看，yieldfrom、await是什么以及这些对允许有什么用处异步代码？有一个highlyupvoted关于yieldfrom语法和oneexplainingasyncandawait用法的问题，但两者都深入探讨了不同的主题，并没有真正简明地解释底层代码以及它如何适应asyncio。 最佳答案 简答:yieldfrom是等待asyncio协程的老方法。await是一种等待asyncio协程的现代方式。详细回答:Python有生成器——一种特殊的函数，可以生成一系列结
从编写过asyncio代码但希望更好地理解内部工作原理的人的角度来看，yieldfrom、await是什么以及这些对允许有什么用处异步代码？有一个highlyupvoted关于yieldfrom语法和oneexplainingasyncandawait用法的问题，但两者都深入探讨了不同的主题，并没有真正简明地解释底层代码以及它如何适应asyncio。 最佳答案 简答:yieldfrom是等待asyncio协程的老方法。await是一种等待asyncio协程的现代方式。详细回答:Python有生成器——一种特殊的函数，可以生成一系列结
Scipy最小化函数(仅用作示例)可以选择在每一步添加回调函数。所以我可以做类似的事情，defmy_callback(x):printxscipy.optimize.fmin(func,x0,callback=my_callback)有没有办法使用回调函数来创建一个生成器版本的fmin，这样我就可以了，forxinmy_fmin(func,x0):printx似乎有可能通过yield和发送的某种组合，但我可以想到任何事情。 最佳答案 正如评论中所指出的，您可以在新线程中使用Queue.缺点是您仍然需要某种方式来访问最终结果(fmin
