某单个类的源代码行数超过 1 万行
这还不重构
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记清账、算清账和结清账
三清账
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全部材料除了螺丝和磁铁，都是 3D 打印，而且模型源文件已经公开，可以下载。
首先我得有个3D打印机
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CSS for printing to paper
可以做一些参考
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自动将剪切板内容总结并保存到 Telegram 我自己的收藏夹中
这个可以有，有空搞一下
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可能因为太重？
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你遇到过哪些比较难理解的编程语言概念
这个值得好好研究一下
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yield
在编程中，
yield是一个关键字，主要用于生成器（Generators）。生成器是一种特殊类型的迭代器，允许你在函数执行中暂停并返回一个值，随后可以继续执行。以下是关于yield的一些关键概念：1. 生成器函数
生成器函数是使用
yield关键字定义的函数。与普通函数不同，生成器函数在调用时不会立即执行，而是返回一个生成器对象。每次调用生成器的__next__()方法时，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个yield。2. 基本用法
以下是一个简单的生成器函数示例：
```python def count_up_to(max): count = 1 while count <= max: yield count # 暂停并返回 count 值 count += 1 # 继续执行时，增加 count
使用生成器
counter = count_up_to(5) for number in counter: print(number) ```
3.
yield的优点- 内存效率：生成器按需生成值，不需要一次性将所有值存储在内存中，适合处理大数据集。
- 简化代码：通过
yield，可以使用简单的代码实现复杂的迭代逻辑。 - 状态保持：生成器可以在暂停时保持其状态，允许多次调用。
4. 与
return的区别return会结束函数的执行并返回一个值，而yield会暂停函数的执行并返回一个值，允许函数在将来继续执行。- 生成器可以生成多个值，而普通函数只能返回一个值。
5. 使用场景
- 处理大数据流（如文件读取）。
- 实现协程（co-routines）和异步编程。
- 生成无限序列（如斐波那契数列）。
6. 示例：斐波那契数列生成器
```python def fibonacci_sequence(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b
使用生成器生成斐波那契数列的前10个数
fib = fibonacci_sequence() for _ in range(10): print(next(fib)) ```
总结
yield是一种强大的工具，尤其在处理需要延迟计算或生成大量数据的场景中。它使得编写高效、可读的代码变得更加容易。
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