一.概述 我们已经明白生成器内部的结构,其实就是通过像函数这样的东西实现的! 多线程和单线程:简单来说多线程就是并行运算,单线程就是串行运算 二.生成器执行原理 第一步:生成一个生成器  第二步:执行第一个next方法,开始调用函数,执行到yield时中断,把返回值返回给变量(moon_cake): 下面有next有几次执行几次这样的返回,但是返回的值是none  从上面可以看出send()和__next__()方法的区别: 1.__next__()只是调用这个yield,也可以说成是唤醒yie…

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…