[Update] Python Wiki | gen.g – Vietnamnhanvan

gen.g: นี่คือโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อนี้

Generator functions allow you to declare a function that behaves like an iterator, i.e. it can be used in a for loop.

Simplified Code

The simplification of code is a result of generator function and generator expression support provided by Python.

To illustrate this, we will compare different implementations that implement a function, “firstn”, that represents the first n non-negative integers, where n is a really big number, and assume (for the sake of the examples in this section) that each integer takes up a lot of space, say 10 megabytes each.

Note: Please note that in real life, integers do not take up that much space, unless they are really, really, really, big integers. For instance you can represent a 309 digit number with 128 bytes (add some overhead, it will still be less than 150 bytes).

First, let us consider the simple example of building a list and returning it.

   1 

def

first_n

(

n

):

):

2

'''Build and return a list'''

3

num

,

nums

=

, []

, [] 4

while

num

<

n

:
5

nums

.

append

(

num

)
6

num

+=

1

+=

7

return

nums

8

9

10

sum_of_first_n

=

sum

(

first_n

(

1000000

))

))

The code is quite simple and straightforward, but it builds the full list in memory. This is clearly not acceptable in our case, because we cannot afford to keep all n “10 megabyte” integers in memory.

So, we resort to the generator pattern. The following implements generator as an iterable object.

   1 

2

class

first_n

(

object

):

):

3

4

5

def

__init__

(

self

,

n

):

):

6

self

.

n

=

n

7

self

.

num

=

8

9

10

def

__iter__

(

self

):

):

11

return

self

12

13

14

15

def

__next__

(

self

):

):

16

return

self

.

next

()

()

17

18

19

def

next

(

self

):

):

20

if

self

.

num

<

self

.

n

:
21

cur

,

self

.

num

=

self

.

num

,

self

.

num

+

1

22

return

cur

23

raise

StopIteration

()

()

24

25

26

sum_of_first_n

=

sum

(

first_n

(

1000000

))

))

This will perform as we expect, but we have the following issues:

  • there is a lot of boilerplate

  • the logic has to be expressed in a somewhat convoluted way

Furthermore, this is a pattern that we will use over and over for many similar constructs. Imagine writing all that just to get an iterator.

Python provides generator functions as a convenient shortcut to building iterators. Lets us rewrite the above iterator as a generator function:

   1 

2

def

firstn

(

n

):

):

3

num

=

4

while

num

<

n

:
5

yield

num

6

num

+=

1

+=

7

8

sum_of_first_n

=

sum

(

firstn

(

1000000

))

))

Note that the expression of the number generation logic is clear and natural. It is very similar to the implementation that built a list in memory, but has the memory usage characteristic of the iterator implementation.

Note: the above code is perfectly acceptable for expository purposes, but remember that in Python 2 firstn() is equivalent to the built-in xrange() function, and in Python 3 range() is an immutable sequence type. The built-ins will always be much faster. SH

Generator expressions provide an additional shortcut to build generators out of expressions similar to that of list comprehensions.

In fact, we can turn a list comprehension into a generator expression by replacing the square brackets (“[ ]”) with parentheses. Alternately, we can think of list comprehensions as generator expressions wrapped in a list constructor.

Consider the following example:

   1 

2

doubles

= [

2

*

n

for

n

in

range

(

50

)]

= [)] 3

4

5

doubles

=

list

(

2

*

n

for

n

in

range

(

50

))

))

Notice how a list comprehension looks essentially like a generator expression passed to a list constructor.

By allowing generator expressions, we don’t have to write a generator function if we do not need the list. If only list comprehensions were available, and we needed to lazily build a set of items to be processed, we will have to write a generator function.

This also means that we can use the same syntax we have been using for list comprehensions to build generators.

Keep in mind that generators are a special type of iterator, and that containers like list and set are also iterables. The uniform way in which all of these are handled adds greatly to the simplification of code.

Improved Performance

The performance improvement from the use of generators is the result of the lazy (on demand) generation of values, which translates to lower memory usage. Furthermore, we do not need to wait until all the elements have been generated before we start to use them. This is similar to the benefits provided by iterators, but the generator makes building iterators easy.

This can be illustrated by comparing the range and xrange built-ins of Python 2.x.

Both range and xrange represent a range of numbers, and have the same function signature, but range returns a list while xrange returns a generator (at least in concept; the implementation may differ).

Say, we had to compute the sum of the first n, say 1,000,000, non-negative numbers.

   1 

2

3

sum_of_first_n

=

sum

(

range

(

1000000

))

))

4

5

6

sum_of_first_n

=

sum

(

xrange

(

1000000

))

))

Note that both lines are identical in form, but the one using range is much more expensive.

When we use range we build a 1,000,000 element list in memory and then find its sum. This is a waste, considering that we use these 1,000,000 elements just to compute the sum.

This waste becomes more pronounced as the number of elements (our n) becomes larger, the size of our elements become larger, or both.

On the other hand, when we use xrange, we do not incur the cost of building a 1,000,000 element list in memory. The generator created by xrange will generate each number, which sum will consume to accumulate the sum.

In the case of the “range” function, using it as an iterable is the dominant use-case, and this is reflected in Python 3.x, which makes the range built-in return a sequence-type object instead of a list.

Note: a generator will provide performance benefits only if we do not intend to use that set of generated values more than once.

Consider the following example:

   1 

2

s

=

sum

(

xrange

(

1000000

))

))

3

p

=

product

(

xrange

(

1000000

))

))

Imagine that making a integer is a very expensive process. In the above code, we just performed the same expensive process twice. In cases like this, building a list in memory might be worth it (see example below):

   1 

2

nums

=

list

(

xrange

(

1000000

))

))

3

s

=

sum

(

nums

)
4

p

=

product

(

nums

)

However, a generator might still be the only way, if the storage of these generated objects in memory is not practical, and it might be worth to pay the price of duplicated expensive computations.

Examples

For example, the RangeGenerator can be used to iterate over a large number of values, without creating a massive list (like range would)

   1 

2

3

4

total

=

5

for

i

in

irange

(

1000000

):

):

6

total

+=

i

+=

Generators can be composed. Here we create a generator on the squares of consecutive integers.

   1 

2

square

= (

i

*

i

for

i

in

irange

(

1000000

))

= ())

3

4

total

=

5

for

i

in

square

:
6

total

+=

i

+=

Here, we compose a square generator with the takewhile generator, to generate squares less than 100

   1 

2

square

= (

i

*

i

for

i

in

count

())

= (())

3

bounded_squares

=

takewhile

(

lambda

x

:

x

<

100

,

square

)
4

total

=

5

for

i

in

bounded_squares

:
6

total

+=

i

+=

to be written: Generators made from classes?

See also: Iterator

Discussion

I once saw MikeOrr demonstrate Before and After examples. But, I forget how they worked.

Can someone demonstrate here?

He did something like: Show how a normal list operation could be written to use generators. Something like:

   1 

def

double

(

L

):

):

2

return

[

x

*

2

for

x

in

L

]
3

4

eggs

=

double

([

1

,

2

,

3

,

4

,

5

])

([])

…he showed how that, or something like that, could be rewritten using iterators, generators.

It’s been a while since I’ve seen it, I may be getting this all wrong.

LionKimbro 2005-04-02 19:12:19

   1 

2

def

double

(

L

):

):

3

for

x

in

L

:
4

yield

x

*

2

5

6

7

eggs

=

double

([

1

,

2

,

3

,

4

,

5

])

([])

8

9

10

eggs

= (

x

*

2

for

x

in

[

1

,

2

,

3

,

4

,

5

])

= (])

11

12

13

eggs

=

list

(

double

([

1

,

2

,

3

,

4

,

5

]))

([]))

14

15

16

eggs

= [

x

*

2

for

x

in

[

1

,

2

,

3

,

4

,

5

]]

= []]

For the above example, a generator comprehension or list comprehension is sufficient unless you need to apply that in many places.

Also, a generator function will be cleaner and more clear, if the generated expressions are more complex, involve multiple steps, or depend on additional temporary state.

Consider the following example:

   1 

def

unique

(

iterable

,

key

=

lambda

x

:

x

):

):

2

seen

=

set

()

()

3

for

elem

,

ekey

in

((

e

,

key

(

e

))

for

e

in

iterable

):

(())):

4

if

ekey

not

in

seen

:
5

yield

elem

6

seen

.

add

(

ekey

)

Here, the temporary keys collector, seen, is a temporary storage that will just be more clutter in the location where this generator will be used.

Even if we were to use this only once, it is worth writing a function (for the sake of clarity; remember that Python allows nested functions).

[NEW] ĐKVĐ LCK DWG KIA công bố đội hình mới, chỉ giữ lại bộ đôi Canyon và ShowMaker, bổ sung cựu đường trên T1 thay thế Khan | gen.g – Vietnamnhanvan

Hoàng Anh Đức – 07:55, 02/12/2021

Cuối cùng, sau rất nhiều đồn đoán, nhà cựu vô địch CKTG DWG KIA cũng chính thức công bố danh sách đội hình cho mùa giải 2022 tới đây. Đội hình của họ ngoài việc giữ lại Canyon và ShowMaker cũng đã có rất nhiều những sự bổ sung chất lượng từ vị trí đường trên và cặp đôi đường dưới. Bất ngờ hơn cả, cựu tuyển thủ của T1 và Gen.G Burdol là người được lựa chọn để thế vào khoảng trống mà Khan để lại.

Vào chiều hôm qua theo giờ địa phương, nhà ĐKVĐ LCK DWG KIA đã chính thức công bố đội hình của mình cho mùa giải 2022 tới đây. 

Đội hình mới của DWG KIA tại mùa giải 2022

Đội tuyển hiện đang nắm giữ kỷ lục ba lần vô địch LCK liên tiếp đón chào sự xuất hiện của những bản hợp đồng mới bao gồm: cựu đường trên của T1 và Gen.G Burdol thế chỗ của Khan, trong khi đó, cặp đôi xạ thủ và hỗ trợ của đội tuyển này ở mùa giải tới là deokdam và Kellin – những người đã để lại khá nhiều ấn tượng trong màu áo Nongshim RedForce tại mùa giải 2021. 

Burdol, deokdam và Kellin là những bản hợp đồng mới của DK ở mùa giải tới

Trong khi đó, bộ đôi Canyon và ShowMaker vẫn sẽ tiếp tục giữ vai trò trụ cột ở mùa giải tới sau khi đã gia hạn hợp đồng thành công với nhà ĐKVĐ LCK. Hai người này đã đi cùng nhau từ giải hạng dưới lên tới LCK, rồi cùng nhau tạo nên kỷ nguyên thống trị rực rỡ của DAMWON kể từ Mùa Hè 2020 tới nay. 

Trong khi đó, Canyon và ShowMaker sẽ tiếp tục gắn bó với DWG KIA ở mùa giải tới

Mặc dù rất nhiều fan hâm mộ kỳ vọng việc người chơi đường trên từng cùng DAMWON lên ngôi vô địch CKTG 2020 Nuguri sẽ trở lại khoác áo đội tuyển này thêm một lần nữa, tuy nhiên, DK lại quyết định lựa chọn Burdol – một người có kỹ năng, nhưng chưa thể hiện được quá nhiều tại LCK là người chơi chính ở mùa giải tới. Trong khi đó, Nuguri sau khi rời FunPlus Phoenix vẫn chưa tìm được bến đỗ tiếp theo cho mình. 

Nuguri sẽ không quay trở lại khoác áo DWG tại mùa giải 2022

Mùa giải 2021 vừa qua là mùa giải có khá nhiều thăng trầm với DWG KIA. Họ giành “cú đúp” chức vô địch LCK Mùa Xuân và Mùa Hè để qua đó sánh ngang thành tích 3 lần liên tiếp vô địch giải đấu LMHT số 1 Hàn Quốc mà T1 từng làm được.

Thế nhưng, tại các giải đấu quốc tế, dù được đánh giá là ứng cử viên số 1 cho chức vô địch tại cả MSI và CKTG, nhưng DWG KIA đều phải nhận thất bại trước các đại diện của LPL trong trận chung kết. Tại MSI, họ để thất bại trước RNG với tỷ số 2 – 3, qua đó bỏ lỡ cơ hội trở thành đội tuyển tiếp theo có đủ bộ sưu tập các danh hiệu lớn. 

DWG KIA đã cân bằng kỷ lục của T1 với 3 chức vô địch LCK liên tiếp 

Cay đắng hơn là tại CKTG 2021, sau khi dẫn trước EDward Gaming 2 – 1 sau 3 ván đấu đầu tiên, DK đã đánh rơi lợi thế khi thất bại chung cuộc 2 – 3 sau 5 ván đấu căng thẳng, đồng thời bỏ lỡ cơ hội trở thành đội tuyển thứ hai trong lịch sử bảo vệ thành công chức vô địch CKTG. 

Nhưng lại thất bại trong cả trận chung kết MSI lẫn CKTG trước các đại diện LPL

Ngoài ra, ban huấn luyện của DWG KIA cũng được đánh giá rất cao ở mùa giải tới khi sở hữu những bộ não chiến thuật kinh nghiệm và đẳng cấp bậc nhất tại giải đấu. Bộ đôi Zefa và Daeny – những người đã đưa DAMWON lên ngôi vô địch CKTG 2020 sẽ sát cánh cùng nhau ở mùa giải tới, trong khi, HLV thành công nhất lịch sử LMHT kkOma cũng sẽ tiếp tục gắn bó với đội ở mùa giải tới.

Với đội hình gồm toàn những tuyển thủ sừng sỏ và ban huấn luyện lão luyện về chiến thuật lẫn khâu quản lý, mục tiêu của DWG KIA sẽ là tiếp tục duy trì ách thống trị tại LCK, đồng thời sẽ góp mặt tại CKTG 2022 với đích nhắm không gì khác ngoài chức vô địch. 

>>> Sergh “tính nóng như kem”, xạc tất cả đội hình SBTC Esports sau thảm bại muối mặt trước GAM Esports


Vòng Tứ Kết (Loại Trực Tiếp) – CKTG 2021 | GEN – C9 (Bo5)


Vietnam Esports là đơn vị duy nhất giữ bản quyền sản xuất toàn bộ giải đấu chuyên nghiệp LMHT tại VN.
VCS VETV7 LMHT

VETV7 là kênh truyền hình thể thao điện tử trực thuộc Vietnam Esports TV.
VETV7 cung cấp toàn bộ các trận đấu chuyên nghiệp LMHT trên toàn thế giới như LCK, LPL, LMS, LCS và VCS .
■ Hãy subscribe để đừng bỏ lỡ những trận đấu thể thao điện tử hấp dẫn nhất nhé: https://bit.ly/2T8QCvM

Để thưởng thức thêm các chương trình thú vị, đặc sắc về eSports, các bạn vui lòng truy cập: youtube.com/garenavietnam
►Facebook: https://www.facebook.com/vnesportstv
►Liên Minh Huyền Thoại Facebook: https://www.facebook.com/LienMinhHuyenThoai
►Trang chủ Liên Minh Huyền Thoại Việt Nam: http://LienMinhHuyenThoai.vn

© Bản quyền thuộc về VETV7 ESPORTS
© Copyright by VETV7 ESPORTS Channel ☞ Do not Reup

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูเพิ่มเติม

Vòng Tứ Kết (Loại Trực Tiếp) - CKTG 2021 | GEN - C9 (Bo5)

Geng Pengembaraan Bermula (Full) eng.sub.


Geng: Pengembaraan Bermula (juga Geng: The Adventure Begins untuk pasaran luar negara, asalnya Geng: Misteri Hantu Durian) dilaungkan sebagai filem cetera animasi 3D CGI pertama yang dihasilkan di Malaysia. Filem yang telah dibangunkan oleh syarikat Les’ Copaque Production (LCP).
Selamat menonton )

Geng Pengembaraan Bermula (Full) eng.sub.

Highlights EDG vs GEN [Game 5][Vòng Bán Kết][CKTG 2021][31.10.2021]


Vietnam Esports là đơn vị duy nhất giữ bản quyền sản xuất toàn bộ giải đấu chuyên nghiệp LMHT tại VN.
VCS VETV7 LMHT

VETV7 là kênh truyền hình thể thao điện tử trực thuộc Vietnam Esports TV.
VETV7 cung cấp toàn bộ các trận đấu chuyên nghiệp LMHT trên toàn thế giới như LCK, LPL, LMS, LCS và VCS .
■ Hãy subscribe để đừng bỏ lỡ những trận đấu thể thao điện tử hấp dẫn nhất nhé: https://bit.ly/2T8QCvM

Để thưởng thức thêm các chương trình thú vị, đặc sắc về eSports, các bạn vui lòng truy cập: youtube.com/garenavietnam
►Facebook: https://www.facebook.com/vnesportstv
►Liên Minh Huyền Thoại Facebook: https://www.facebook.com/LienMinhHuyenThoai
►Trang chủ Liên Minh Huyền Thoại Việt Nam: http://LienMinhHuyenThoai.vn

© Bản quyền thuộc về VETV7 ESPORTS
© Copyright by VETV7 ESPORTS Channel ☞ Do not Reup

Highlights EDG vs GEN [Game 5][Vòng Bán Kết][CKTG 2021][31.10.2021]

[PUBGMOBILE]カジュアル最強単発スナイパー『SkillzVault』


ご視聴ありがとうございます!
NEW STATE楽しみ☺️
PUBG MOBILE SkillzVault :https://skillzvault.gg

[PUBGMOBILE]カジュアル最強単発スナイパー『SkillzVault』

[22.08.2021] GEN vs T1 – Ván 2 | BL Tiếng Việt | Playoffs Vòng 2 Ngày 2 | LCK Mùa Hè 2021


[22.08.2021] GEN vs T1 Ván 2 | BL Tiếng Việt | Playoffs Vòng 2 Ngày 2 | LCK Mùa Hè 2021
Xem Bình Luận GEN vs T1 Ván 4: https://youtu.be/a6YzTP8fTts
Xem Bình Luận GEN vs T1 Ván 3: https://youtu.be/lKrqPfFgJBU
Xem Bình Luận GEN vs T1 Ván 2: https://youtu.be/FJ7CZPD1pYc
Xem Bình Luận GEN vs T1 Ván 1: https://youtu.be/PsgyMCVBgqU

LCK Tiếng Việt là Channel giữ bản quyền giải đấu LCK duy nhất tại Việt Nam, được sự đồng thuận và cấp phép bởi Riot Games Hàn Quốc.
Phát sóng những trận đấu trong khuôn khổ LCK.
Cập nhật các nội dung đa dạng, hấp dẫn.

▶ Theo dõi LCK Tiếng Việt tại: https://facebook.com/LCKTiengViet
▶ Tiktok chính thức: https://www.tiktok.com/@lcktiengviet
▶ Mua thẻ game LMHT chiết khấu cao, thanh toán tiện lợi qua Ví MoMo: https://napthengay.vn/

© Bản quyền thuộc về BOX Sports
© Copyright by LCK Tieng Viet
☞ Do not Reup
T1WIN LCK LCKTiengViet WeMakeLegends Napthengay VíMoMo

[22.08.2021] GEN vs T1 - Ván 2 | BL Tiếng Việt | Playoffs Vòng 2 Ngày 2 | LCK Mùa Hè 2021

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูบทความเพิ่มเติมในหมวดหมู่Wiki

ขอบคุณที่รับชมกระทู้ครับ gen.g

See also  LMHT - highlight Bán Kết SKT vs ROX - chung kết thế giới 2016 Bán Kết SKT vs ROX | skt t1 vs rox tiger

Leave a Comment