python async def main(): coro = my_coro() # 只创建，不执行 print("Main finished") # 输出：Main finished # 没有执行 my_coro python async def main(): result = await my_coro() # 等待协程执行完成 print(f"Result: {result}") print("Main finished") # 输出： # Coroutine is running # Result: Done # Main...

分为两种： 生成器函数和生成器表达式 def count_down(n): """生成器函数示例""" print("开始倒计时") while n > 0: yield n # 暂停并返回值 n -= 1 print("发射！") # 使用生成器 gen = count_down(5) print(next(gen)) # 输出: 开始倒计时 然后 5 print(next(gen)) # 输出: 4 print(next(gen)) # 输出: 3 # 可以继续 next(gen) 直...

如下代码段中，如果注释掉nonlocal count声明代码行，为什么会报错？答案是: 在闭包函数中，可以正常访问外部变量count，不能修改，如果想修改这个变量count，必须在内部函数中声明count不是作用于内部函数的局部变量，而是来自外部作用域。********************************************************************def outer_func(start): count = start # count是outer_func的局部变量 def inner_func(): nonlocal count # 声明count不是...

查询了DeepSeek, 给出如下面试踩坑代码，输出结果是 2 2 2******************************************************************funcs = []for i in range(3):def inner():return ifuncs.append(inner)for f in funcs:print(f())  # 你期望输出 0, 1, 2 对吗？# 实际输出: 2, 2, 2*************************************************************DeepSeek的详细解释如下：1. def 是“声明”而非“执行”：def func(): 这行语句的作用是创建一个函数对象并将其赋值给变量 func，此时函数体内的代码纹丝未动。2. () 是“执行”的扳机：只有在代码中显式写上 func() 时，Python 才会跳转到之前定义好的函数体内部，开始执行里面的代码。3. 解释型语言的特征：Python作为解释型语言，是逐行解释执行的。它必须先“看到”或“定义”一个函数，才能后续调用它。从上面的代码可以看到，代码段def inner()在for循环内，说明for循环执行时，inner函数被创建了三个函数对象，代码段funcs.append(inner)中，inner没有加括号，说明在for循环体内，inner函数没有被执行。()出现在第一个for循环结束，在第二个for循环中，inner函数才开始被执行，这个时候第一个for循环已经结束了，变量i的值已经变成了2，所以打印输出值为2 2 2for f in funcs:print(f())根据上面的理解我修改代码如下，将（）加在代码行funcs.append(inner())中，将第二个for循环中()括号去掉 print(f) ，这样inner函数就会在第一个for循环体内执行，第一种解法：************************************************************funcs = []for i in range(3):def inner():return ifuncs.append(inner())for f in funcs:print(f)  # 你期望输出 0, 1, 2 对吗？*********************************************************测试结果得出期望值0 1 2第二种解法：利用默认参数或另一个函数来“冻结”当前值。# 方法1：使用默认参数（立即求值）for i in range(3):def inner(x=i):  # 默认参数在函数定义时就被求值并固定了return xfuncs.append(inner)def make_inner(j):def inner():return j  # 此时j来自make_inner，它在每次循环中被单独创建return innerfor i in range(3):funcs.append(make_inner(i))