一.生成器 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推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种…

一:生成器:Generator,可以理解为是一种一个函数产生一个迭代器,而迭代器里面的数据是可以通过for循环获取的,那么这个函数就是一个生成器,即生成器是有函数生成的,创建生成器使用()表示,比如g = (x for x in range(10)),那么即创建一个名称为g的生成器,,如果外层是[]则表示是生成一个列表,生成器生成的序列可以使用next()方法获取其中的值: 1.__next__()方法获取序列中的值: g1 = (x for x in range(3)) print(type(…

装饰器 器即函数,装饰即修饰,意指为其他函数添加新功能 装饰器定义:本质就是函数,功能是为其他函数添加新功能 装饰器涉及的知识点= 高阶函数+函数嵌套+闭包 在遵循下面两个原则的前提下为被装饰者新功能 必须遵循的原则: 1)一定不能修改源代码 2)不能修改调用方式 语法糖(格式符号):@ @timer #@timer就等同于cal=timer(cal) def cal(array): res=0 for i in array: res+=i return res cal(range(10)) #…

生成器 在函数中使用yield关键字就会将一个普通的函数变成一个生成器(generator),普通的函数只能使用return来退出函数,而不执行return之后的代码.而生成器可以使用调用一个next方法来返回生成器中上一次yield时候的状态.并且可以使用send方法给yield重新赋值.这样就可以灵活的进入和跳出函数.因此在程序中生成器可以中断当前函数,去执行其它的代码,在合适的时候跳回函数继续执行 def yield_test(): print('befor the first') fir…

实现装饰器的知识储备: 示例: def f1(): print("f1") 1.函数即“变量” #上面的示例中,函数f1为变量,它指向内存地址.而f1()表示函数执行. 2.高阶函数 a:把一个函数名当做实参传给另外一个函数(在不修改被装饰函数源代码的情况下为其添加功能). b:返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式). 3.嵌套函数 将一个函数放在另外一个函数里面. 装饰器 = 高阶函数 + 嵌套函数 装饰器定义:本质是函数.(装饰其他函数)就是为其他函数添加附加功能.装饰器原则:…

Python 闭包.迭代器.生成器.装饰器 一.闭包 闭包:闭包就是内层函数对外层函数局部变量的引用. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() func() 我们可以使用__closure__来查看是否是闭包. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() print(fun…

迭代器.生成器.装饰器 在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 知识点 迭代器 生成器 生成器表达式 闭包 装饰器 实验步骤 1. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法. __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(object): def __i…

1. is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同 == 比较的是两个对象的内容是否相等 2. with语句时用于对try except finally 的优化,让代码更加美观, 例如常用的开发文件的操作,用try except finally 实现: f=open('file_name','r') try: r=f.read() except: pass finally: f.close() 打开文件的时候,为了能正常释放文件的句柄,都要加个try,然…

在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 这几个概念是 Python 中不容易理解透彻的概念,务必把所有的实验代码都完整的输入并理解清楚其中每一行的意思. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法: __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(objec…

本节内容: 1.深浅拷贝 2.三目运算 3.迭代器和生成器 4.装饰器 1.深浅拷贝 拷贝意味着对数据重新复制一份,深浅拷贝的含义就是:对于修改复制的数据是否会影响到源数据,拷贝操作对于基本数据结构需要分两类进行考虑,一类是字符串和数字,另一类是列表.字典等.如果要进行拷贝的操作话,要import copy. 1.数字和字符串 对于数字和字符串而言,深拷贝,浅拷贝没有什么区别,因为对于数字数字和字符串一旦创建便不能被修改,假如对于字符串进行替代操作,只会在内存中重新生产一个字符串,而对于原字符串…