前几天刚开始看 Python ,后因为项目突然到来,导致Python的学习搁置了几天.然后今天看回Python 发现 Yield 这个忽然想不起是干嘛用的了(所以,好记性不如烂笔头.).然后只能 花点时间 回顾一下 廖雪峰老师 Python前面的课程内容了 并对廖老师的课程内容做了以下总结: 迭代器(iter):迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器的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结束.迭代器只能往前不会退后. 不过也没什么,因为很少在迭代过程中往后退.另外迭代器一大优点是…

一. 生成器就是一个特殊的迭代器, 使用关键字yield就可以生成一个生成器 def func(): for i in range(10): yield i item = func() yield i 的一个功能就相当于 return i , 但不同的是 return会打断循环, 且只返回一个i, yield 返回的是一个生成器, 调用者在需要使用的时候直接遍历这个生成器,就可以逐一地获取到数值…

对于调用一个普通的Python函数,一般是从函数的第一行代码开始执行,结束于return语句.异常或者函数所有语句执行完毕.一旦函数将控制权交还给调用者,就意味着全部结束.函数中做的所有工作以及保存在局部变量中的数据都将丢失.再次调用这个函数时,一切都将从头创建.Python是通过生成器来实现类似于协同程序的概念:生成器可以暂时挂起函数,并保留函数的局部变量等数据,然后在再次调用它的时候,从上次暂停的位置继续执行下去. 提高你的 Python:解释 yield 和 Generators(生成器)…

开局一张图总结关系 一.列表解析式 我们习惯生成列表通过list = [1, 2, 3]的方式.还有一种很方便的列表生成方式 list = [a*2 for a in range(10)],或者list = [fun(a) for a in range(10)]都是可以的 >>> L1 = [a*2 for a in range(10)] >>> L1 [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 如果只是生成一个100元素,1000元素的列表…

#生成器中的yield from是干什么用的(一般多用于线程,协程那)def func(): # for i in 'AB': # yield i yield from 'AB' # 就相当于上面的for循环,把循环简化了(后面跟可迭代对象) g = func()print(list(g))…

生成器就是一个返回迭代器(iterator)的函数. 包含了 yield 的函数,就是一个生成器. 生成器每使用yield语句产生一个值,函数就会被冻结(暂停执行),被唤醒后(即再次调用)接着上次执行,继续产生新的值. 一个函数中可以包含多个yield,原理不变. 在一些情况下使用生成器可以节省存储空间. 示例一: def gen(): for i in range(5): yield i*2 for i in gen(): print(i) -------------------- 0 2 4…

生成器 1.定义 问题:python会把对象放到内存中,我们每次定义变量.列表等都会在内存中占用对应的地址块,所以当内存容量一定时,列表的容量会受到内存的限制,而且假如我们创建了一个包含200万个元素的列表,不仅会占用很大的地址空间,如果我们仅仅需要访问前面的几个元素,那么会造成后面的元素占用的空间都浪费了.基于这个问题,生成器就可以很好的解决. 解决:生成器可以根据特定的算法,生成一个可迭代的对象,当我们调用此对象时,可以在循环过程中不断推算后续的元素,调用终止之后则不再循环,而后面的元素也就…

python——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generat…

本节主要记录一下列表生成式,生成器和迭代器的知识点 列表生成器 首先举个例子 现在有个需求,看列表 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],要求你把列表里面的每个值加1,你怎么实现呢? 方法一(简单): info = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = [] # for index,i in enumerate(info): # print(i+1) # b.append(i+1) # print(b) for index,i in enumerate(in…

协程,英文名Coroutine.前面介绍Python的多线程,以及用多线程实现并发(参见这篇文章[浅析Python多线程]),今天介绍的协程也是常用的并发手段.本篇主要内容包含:协程的基本概念.协程库的实现原理以及Python中常见的协程库. 1 协程的基本概念 我们知道线程的调度(线程上下文切换)是由操作系统决定的,当一个线程启动后,什么时候占用CPU.什么时候让出CPU,程序员都无法干涉.假设现在启动4个线程,CPU线程时间片为 5 毫秒,也就是说,每个线程每隔5ms就让出CPU,让其他线程…