生成器generator 生成器指的是生成器对象,可由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,调用这个函数得到一个生成器对象: 生成器函数 函数体中包含yield语句的函数,返回生成器对象: 生成器对象,是一个可迭代对象,是一个迭代器: 生成器对象,是延迟计算,惰性求值的: yield生成器示例: 生成器表达式示例: 普通的函数调用fn(),函数会立即执行完毕,但是生成器函数可以使用next函数多次执行: 生成器函数等价于生成器表达式,只不过生成器函数更复杂: 生成器举例…

#Author by Andy#_*_ coding:utf-8 _*_import timefrom collections import Iterable#列表生成式def func(): list=[] for i in range(10000000): list.append(i) print(list)#print(list)#[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]generator=(i for i in range(10))#print(type(g…

话不多说,先把第五条抄一遍: 五,沟通的意义在于对方的回应 沟通没有对与错,只有“有效果”或者“没有效果”之分. 自己说得多“对”没有意义,对方收到你想表达的讯息才是沟通的意义. 因此自己说什么不重要,对方听到什么才是重要. 话有很多种方法说出来,使听着完全收到讲者意图传达的讯息,便是正确的方法. 沟通的效果,来自声调和身体语言的文字更大. 沟通讯息的送出与接受在潜意识层面的比意识层面的大得多. 没有两个人对同样的讯息有完全相同的反应. 说话的效果由讲者控制,但由听着决定. 改变说的方法,才有机…

''' 生成器:函数中有yield就是生成器函数 生成器本质是一个迭代器 yield后面的值会作为返回值返回. ''' def func(): print("apple") print("banana") print("orange") g = func() #创建一个生成器对象,本质是一个迭代器 print(g.__next__()) print(next(g)) print(g.__next__()) # print(g.__next__()…

生成器(genetor): 1>生成器只有在调用的时候才会生成相应的数据: 2>生成器只记录当前位置,有一个__next__()方法 3>yield可以实现单线程先的并发运算 1.列表生成器: 输出结果: 2.简单的生成器: 输出结果: 3.生成器的并行:(生产者与消费者的关系) 输出结果: 4.斐波拉契数列:除第一位和第二位,任何一个数都可以是前两个数相加得到 输出结果: 5.斐波那契数列函数转生成器:yield可以记录当前位置 输出结果:…

生成器表达式 [i for i in range(100)] #列表解析 与列表解析的不同是,列表解析用中括号,生成器表达式用小括号 g = (i for i in range(1000)) #生成器表达式 #不用yield的表达形式 print(g) #这是一个迭代对象 print(next(g)) #next(g) == g.__next__() #next(g)相当于g.__next__() print(next(g)) #next(g) == g.__next__() print(nex…

在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 生成器保存的是算法,每次调用 next() ,就计算出 下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出 StopIteration 的异常当然,这种不断调用 next() 实在是太变态了,正确的方法是使用 for 循环,因为生成器也是可迭代对象.所以,我们创建了一个生成器后,基本上永远不会调用 next() ,而是通过 for 循环来迭代它,并且不需要关心 StopIteration 异常. 创建生成…

#生成器def MyDemo(M): for i in range(M): yield i**2for item in MyDemo(9): print(item) # #生成器import sysa=(i**2 for i in range(5))while True: try: print(next(a)) except Exception: #现在有一个需求,求一段文字中,每个单词出现的位置. def index_words(text):#如果字段是空,那就返回0 if text=="&q…

生成器(generator):在 Python 中,不必创建完整的 list,从而节省大量的空间.一边循环一边计算的机制. 创建一个 generator,有很多种方法.第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的 [] 改成 () ,就创建了一个 generator: >>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x fo…

列表推导式 把需要用一个函数写成的小功能,利用一行表达式完成 例子: l = [1,2,3,4,5] # 所有的偶数都放到新的列表中 # 正常函数 def Lst(): li = [] for i in l: if i%2 == 0: li.append(i) return li li = Lst() print(li) # 列表推导式 ls = [i for i in l if i%2 == 0] print(ls) 练手题: # 30以内所有能被3整除的数 ls1 = [i for i in…

生成器的作用----减少程序运行的内存开销 生成器特点: 1.一个一个的取值,而不是一次性把所有数据创建出来,迭代器中的数据不取不创建2.只能按照顺序取,不能跳过也不能回头3.一个迭代器中的数据只能从头取到尾一次 生成器函数没有return,利用yield返回 一个简单的生成器 # 这是一个简单的生成器 def SimpleTest(): print("this is first") yield 1 print("test is second") yield 2 我…

第6章 函数 6.1 函数的定义和调用 6.2 参数传递 6.3 函数返回值 6.4 变量作用域 6.5 匿名函数(lambda) 6.6 递归函数 6.7 迭代器 6.8 生成器 6.9 装饰器 6.8 生成器 看看廖雪峰大神的解释: 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的. 而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法…

简介 计算机基本概念与程序设计语言分类 python风格指南 基础语法 python3 基础语法:基本输入输出 python3 基础语法:标识符和保留字 python3 基础语法:注释 python3基础语法:行与缩进 python3基础语法:import 运算符 python3 运算符:运算符分类 python3 运算符:运算符优先级 基本数据类型 python3 基本数据类型:变量和标准数据类型 python3 基本数据类型:基本数字类型 python3 基本数据类型:数字计算和math包…

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD…

python之流程控制:if elif else  while  for 一.流程控制之if: 1.1为什要有if判断:让计算机能像人一样代替人类工作,那么计算机应该有对于事务的读错,真假,是否可行的判断能力,从而做出不同的响应 1.2 if固定语法: 固定语法: python用缩进表示代码的归属 同一缩进的代码,称之为代码块 补充:布尔值False数据类型:0,None,空:[],{},''等 变量名也可以用来判断,因为变量名指向的值对应的就是True或False 第一种单独if语法: if…

python3 编码默认为unicode,unicode和utf-8都是默认支持中文的. 如果要python3的编码改为utf-8,则或者在一开始就声明全局使用utf-8 #_*_coding:utf-8_*_ 或者将字符串单独声明: a = "中文".encode("utf-8") 函数式编程 函数式编程中的函数指代的是数学中的函数. 函数式编程输入如果确定,则输出一定是确定的.函数中并没有很多逻辑运算 python是一个面向对象的语言,只是一部分支持函数式编程.…

转载Python3 迭代器与生成器 迭代器 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器: l=[1,2,3,4] it = iter(l) # 创建迭代器对象 print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素 print (next(i…

一.迭代器定义: 迭代是访问集合元素的一种方式,迭代器是一个可以记住遍历位置的对象: 集合数据类型如list.dict.str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象. 注意: 1.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束: 2.迭代器只能往前不会后退,迭代到最后继续访问会从头再开始: 3.凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型: 4.凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型: 二…

参考http://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html 迭代器 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器: list = [1,2,3,4]it = iter(list) # 创建迭代器对象print(next(it)) # 输出迭代器的下一个元素print(next(it))…

一.元组: tuple Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改. 元组中的元素值是不允许删除的,但我们可以使用del语句来删除整个元组 tup2 = (111, 22, 33, 444, 55, 6, 77 ) for x in (tup2): #遍历 print(x) list2 = [111, 22, 33, 444, 55, 6, 77 ] tup2 = tuple(list2) #将列表转变为元组 二.列表: list 遍历列表: #遍历列表 list1 = [1…

https://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70176117 Python中生成器和迭代器的区别(代码在Python3.5下测试):Num01–>迭代器定义: 对于list.string.tuple.dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的.在后台for语句对容器对象调用iter()函数.iter()是python内置函数.    iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素.nex…

1.函数进阶 1.1.名称空间 又名name space, 顾名思义就是存放名字的地方,存什么名字呢?举例说明,若变量x=1,1存放于内存中,那名字x存放在哪里呢?名称空间正是存放名字x与1绑定关系的地方 名称空间共3种,分别如下 locals: 是函数内的名称空间,包括局部变量和形参 globals: 全局变量,函数定义所在模块的名字空间 builtins: 内置模块的名字空间 1.2.作用域 全局范围:全局存活,全局有效 局部范围:临时存活,局部有效 查看作用域方法 globals(),lo…

Python3.x:生成器简介 概念 任何使用yield的函数都称之为生成器:使用yield,可以让函数生成一个序列,该函数返回的对象类型是"generator",通过该对象连续调用__next__()方法返回序列值: 实例 生成器函数只有在调用__next()__方法的时候才开始执行函数里面的语句,例如: def count(n): while n > 0: yield n #生成值:n n -= 1 使用yield,可以让函数生成一个序列,该函数返回的对象类型是"g…

---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 1.匿名函数 没有函数名 # -*- coding:utf-8 -*- # Author: WUJiang # 匿名函数 calc = lambda x: x*3 print(calc(3)) 2.装饰器 装饰器,本质是函数,装饰其他函数,即为其他函数添加附加功能 原则:不能修改被装饰函数的源代码.不…

#!/usr/bin/env python __author__ = "lrtao2010" #python3.7 迭代器和生成器 #迭代器协议: ''' 1.迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项, 要么就引起一个StopIteration异常,已终止迭代,只能往后走,不能往前退. 2.可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(对象内部定义一个__iter__()方法),节省内存 3.协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,Python的内部工具…

1.把一个字符串变成 Unicode 码位的列表 >>> symbols = '$¢£¥€¤' >>> codes = [] >>> for symbol in symbols: ... codes.append(ord(symbol)) ... >>> codes [36, 162, 163, 165, 8364, 164] 2.把字符串变成 Unicode 码位的另外一种写法 >>> symbols = '$¢£…

Python3 迭代器与生成器迭代器迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式..迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退.迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next().字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:实例(Python 3.0+) >>>list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>&g…

内置方法,就是python3提供的各种函数,可以认为是关键字,帮助进行一些列的牛x运算. abs()#取绝对值 all([])#可迭代对象中的所有元素都为True 则为True,只要至少一个为False则结果为False any() #可迭代对象中的元素只要有任意一个为True,则结果为True bin() #10进制转为二进制 bool() #判断一个对象的boolean值 bytes() #转换为字节,字符串需要"abc".encode("utf-8") ,字符…

迭代器 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器: >>>list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(it)) # 输出迭代…

一.元组: tuple Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改. 元组中的元素值是不允许删除的,但我们可以使用del语句来删除整个元组 tup2 = (111, 22, 33, 444, 55, 6, 77 ) for x in (tup2): #遍历 print(x) list2 = [111, 22, 33, 444, 55, 6, 77 ] tup2 = tuple(list2) #将列表转变为元组 二.列表: list 遍历列表: #遍历列表 list1 = [1…