在Python中,for-loop是一种用于遍历序列(如列表、元组、字符串等)的控制结构。重试机制通常用于在某些操作失败时自动重新尝试执行该操作,以提高程序的稳定性和可靠性。 相关优势 提高稳定性:通过重试机制,可以在遇到临时性错误时自动恢复,减少程序因单次失败而崩溃的风险。 增强可靠性:对于网络请求、数据库连接等可能出现不稳定
'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
returnoutput_list 通过将列表长度计算移出for循环,加速1.6倍,这个方法可能很少有人知道吧。 # Summary Of Test Results Baseline: 112.135 ns per loop Improved: 68.304 ns per loop % Improvement: 39.1 % Speedup: 1.64x 3、使用Set 在使用for循环进行...
3.2 在函数中利用return 在函数定义中,一旦代码运行至return,函数将立刻结束而不再执行后续代码,这自然也包括循环。可以通过定义一个函数,将循环置于函数体内,通过return来直接结束所有循环。 defloop():#定义一个函数foriin'abc':forjinrange(3):print(i,j)if(i,j)==('b',1):print('Done')return#满足条...
'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield'] >...
intersection(s_2) return common_items 在使用嵌套for循环进行比较的情况下,使用set加速498x # Summary Of Test Results Baseline: 9047.078 ns per loop Improved: 18.161 ns per loop % Improvement: 99.8 % Speedup: 498.17x 4、跳过不相关的迭代 避免冗余计算,即跳过不相关的迭代。 # Example of inefficient...
returnoutput 结果如下: # Summary Of Test Results Baseline: 32.158 ns per loop Improved: 16.040 ns per loop % Improvement: 50.1 % Speedup: 2.00x 可以看到使用列表推导式可以得到2倍速的提高 2、在外部计算长度 如果需要依靠列表的长度进行迭代,请在for循环之外进行计算。
defsign(x):ifx>0:return'positive'elif x<0:return'negative'else:return'zero'forxin[-1,0,1]:print(sign(x))# Prints"negative","zero","positive" 上面呢,就是定义一个 sign 函数,根据输入 x 与 0 的大小关系,返回 positive、negative 或 zero。
For example, if n is 5, the return value should be 120 because 1*2*3*4*5 is 120. 1 2 def factorial(n): Check Code Video: Python for Loop Previous Tutorial: Python if...else Statement Next Tutorial: Python while Loop Share on: Did you find this article helpful?Our...
output = [n ** 2.5 for n in numbers] return output 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 结果如下: # Summary Of Test Results Baseline: 32.158 ns per loop Improved: 16.040 ns per loop % Improvement: 50.1 % ...