生成器是子例程的泛化，主要用于简化迭代器的编写。生成器中的yield语句不指定要跳转到的协程，而是将值传递回父例程。
我正在尝试在可迭代对象上编写可变参数zip，同时保留类型。例如， 函数* 自然数(max=10) { for (令 i=0; i 我正在尝试在可迭代对象上编写可变参数 zip，同时保留类型。例如， function* naturals(max=10) { for (let i=0; i<max; i++) yield i } const x = [1, 2, 3] const y = ["a", "b", "c"] const zipped = zip(naturals(), x, y) console.log([...zipped]) // => [[0, 1, "a"], [1, 2, "b"], [2, 3, "c"]] function* zip<?>(...iterables:?[]) { const iterators = iterables.map(iter => iter[Symbol.iterator]()) ... } 是否有类型签名可以帮助保留我的类型？ 您可以给 zip() 以下呼叫签名： declare function zip<T extends any[]>( ...iterables: { [I in keyof T]: Iterable<T[I]> } ): Iterable<T>; 类型参数 T 中的 generic 表示输出中每个元素中数组的类型（即函数返回 Iterable<T>）。这预计是一个元组类型。 输入类型是数组/元组类型T上映射类型的剩余参数，其中T的每个元素都包裹在Iterable中。这种映射类型是 同态（具有 in keyof T，请参阅 “同态映射类型”是什么意思？ 了解更多信息），因此 TypeScript 可以从中推断出 T。 让我们在您的示例中尝试一下： const zipped = zip(naturals(), x, y) // const zipped: Iterable<[number, number, string]> 此处 iterables 是可分配给 [Iterable<number>, Iterable<number>, Iterable<string>] 的元组类型，因此编译器将 T 推断为 [number, number, string]。所以输出类型是预期的Iterable<[number, number, string]>。 Playground 代码链接
例如：如果我在 0-10 之间选择，程序会生成一个大于 10 的数字，即 15 或 11 或 .... 请问如何解决？ int randomNumbers(int max, int min){ 整数； srand(时间(NUL...
在Python中，如何将项目逐一推送到另一个函数使用的迭代器？
假设我有一个现有的函数，它消耗一个可迭代对象，例如： def printall（可迭代）： 对于可迭代中的项目： 打印（项目） 重点是，该功能已经存在，但我不想...
将大小为 a*n + b 的生成器拆分为 1 个由具有 n 个项目的生成器组成的生成器。这里有一个类似的问题，我需要类似的东西 不要事先走动发电机：com...
FastAPI 在将数据库函数添加到 Depends 时引发“TypeError: <generator object get_db at 0x000002B68FBDB100> 不是可调用对象”
我得到： 文件“C:\PythonProjects\myProject 外部\home.py”，第 39 行，在 @router.get("/home",response_class=HTMLResponse) ... raise TypeError('{!r} 不是可调用对象'.fo...
为什么这个Python代码为相同的代码提供两个不同的输出或者两者都是不同的代码？
这是使用生成器函数打印斐波那契数列的Python代码。 代码1： def test_fib(n): a = 0 b = 1 对于范围 (n) 内的 i： 产量a a = b b = a+b #函数结束 for t in te...
数据问题“TypeError：<generator object get_db at 0x000002B68FBDB100>不是可调用对象”
我明白了 文件“C:\PythonProjects\myProject 外部\home.py”，第 39 行，在 @router.get("/home",response_class=HTMLResponse) ... raise TypeError('{!r} 不是可调用对象'.for...
您可以在以下位置查看我的示例： https://cpp.sh/?source=%2F%2F+示例+程序%0A%23include+%3Ciostream%3E%0A%23include+%3Cstring%3E%0A%0Aint+main()%0A%7B%0A+ +std%3A%3Astring+名称%3B%0A++std%3A%3Ac...
我试图用Python制作这个无限生成器： 导入数学 def all_primes(): 计数 = 2 而真实： 标志=真 对于范围内的 x(2, int(math.sqrt(count) + 1))： ...
如何将 <class 'generator'> 转换为 numpy 数组
我想以随机方式从图像中打乱像素。通过以下功能，一切都按照我想要的方式工作，但速度很慢。 def randomize_image(img): # 从 (m,n...
我试图用Python制作这个无限生成器： 导入数学 def all_primes(): 计数 = 2 而真实： 标志=真 对于范围内的 x(2, int(math.sqrt(count) + 1))： ...
使用 keras 生成器进行流式训练数据会产生奇怪的张量大小不匹配错误 - 张量流代码太不透明，无法调试问题
我正在张量流中训练神经网络，并且由于在训练加载整个训练集（输入图像和“地面实况”图像）时内存不足，我正在尝试
我在使用使用可重新填充迭代器的生成器时遇到问题。 这是我的简单生成器： def hi（可迭代）： 对于可迭代中的 val： 产量值 我传递给 hi 的可迭代对象
如何将这个HTML代码制作成React js组件来生成随机代码
从 'react' 导入 React, { useEffect }; const RandomCodeGenerator = () => { const [randomCode, setRandomCode] = useState(''); const [isDownloadVisible, setDownloadVisible] = useState(fal...
我在 PyCon 2023 上看到 James Powell 的演讲，他提到了“预抽生成器协程”的概念（15:47）。 这是他提到的代码： @
keras.Model.fit 无法与生成器和稀疏分类交叉熵损失一起正常工作
tf.keras.Model.fit(x=generator) 无法正常工作 SparseCategoricalCrossentropy/sparce_categorical_crossentropy 损失函数，使用生成器作为训练数据。报告了相同的症状...
tensorflow - keras.Model.fit 无法与生成器和稀疏分类交叉熵损失一起正常工作
tf.keras.Model.fit(x=generator) 无法正常工作 SparseCategoricalCrossentropy/sparce_categorical_crossentropy 损失函数，使用生成器作为训练数据。报告了相同的症状...
def clean_data（响应）： #做某事 返回响应 def extract_data(响应): # 做一些变换 clean_response = clean_data（响应） 产生干净的响应 定义
我有一个愚蠢的问题： 例如，我有一个数组 x = [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] 如果是 x[1][:] = [9 如果 x[1][k] == 1 否则 0 对于范围 (3) 中的 k] 我会得到 [[1,1,1],[9,9,9],[1,1,1]]...
尝试在下面生成一个由两部分组成并推在一起的随机名称，我需要帮助制作它，以便它打印到屏幕上，以便它选择三个选项之一...