当你突然看到别人的代码中出现了一个好像见过但又没用过的关键词 比如 yield ,你是否会觉得这段代码真是高大上呢? 或许只有我这种小白才会这样子觉得,就在刚刚,我就看见了别人的代码中的yield,觉得新奇的同时,又感叹自己太无知,但毕竟我也不是那种规规矩矩学写代码的人,遇上不懂的,咱就学咯. 于是先上网易有道词典搜一下这个单词的意思 额...那在代码中应该是产生的意思较为准确了. 我尝试在编辑器中使用yield,报错了,说是得再函数中使用 那就来定义一个函数,再调用它好了 def test()…

本文目的 解释yield关键字到底是什么,为什么它是有用的,以及如何来使用它. 协程与子例程 我们调用一个普通的Python函数时,一般是从函数的第一行代码开始执行,结束于return语句.异常或者函数结束(可以看作隐式的返回None).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. 对于在计算机编程中所讨论的函数,这是很标准的流程.这样的函数只能返回一个值,不过,怎么才能创建能产生一个序列的函数呢?换…

关于Python中的yield   在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发StopIteration.任何这类的对…

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…

send方法和next方法唯一的区别是在执行send方法会首先把上一次挂起的yield语句的返回值通过参数设定,从而实现与生成器方法的交互. 但是需要注意,在一个生成器对象没有执行next方法之前,由于没有yield语句被挂起,所以执行send方法会报错. 因为当send方法的参数为None时,它与next方法完全等价.但是注意,虽然这样的代码可以接受,但是不规范.所以,在调用send方法之前,还是先调用一次next方法为好. python特性(八):生成器对象的send方法 - CSDN博客…

python中,花括号,中括号,小括号的区别 Python主要有三种数据类型:字典.列表.元组.其分别由花括号,中括号,小括号表示. 如: 字典:dic={'a':12,'b':34} 列表:list=[1,2,3,4] 元组:tup=(1,2,3,4) 至于这三者的具体区别,有很多介绍的,我就不在这里赘述了.…

Python yield 使用浅析(整理自:廖 雪峰, 软件工程师, HP 2012 年 11 月 22 日 ) 初学 Python 的开发者经常会发现很多 Python 函数中用到了 yield 关键字,然而,带有 yield 的函数执行流程却和普通函数不一样,yield 到底用来做什么,为什么要设计 yield ?本文将由浅入深地讲解 yield 的概念和用法,帮助读者体会 Python 里 yield 简单而强大的功能. 您可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为…

#原创,转载请先联系 在学习生成器之前,必须先了解一下迭代器.因为生成器就是一种特殊的迭代器,而且生成器用起来更加优雅. 迭代器的详解可以参考我的另一篇博文:https://www.cnblogs.com/chichung/p/9537969.html 先说一种比较简单的生成器,通过例子慢慢来体会什么是生成器. # 列表生成式 L = [x for x in range(5)] print(L) #简单的生成器 G = (x for x in range(5)) # G就是一个生成器,也是一个迭…

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发StopIteration.任何这类的对象在Python中都可以用for循环…

在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发 StopIteration.任何这类的对象在Python中都可以用for循…

您可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),何谓 generator ? 我们先抛开 generator,以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念. 如何生成斐波那契數列 斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到.用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题,许多初学者都可以轻易写出如下函数: 清单 1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数 def…

前言 python中有一个非常有用的语法叫做生成器,所利用到的关键字就是yield.有效利用生成器这个工具可以有效地节约系统资源,避免不必要的内存占用. 一段代码 def fun(): for i in range(20): x=yield i print('good',x) if __name__ == '__main__': a=fun() a.__next__() x=a.send(5) print(x) 这段代码很短,但是诠释了yield关键字的核心用法,即逐个生成.在这里获取了两个生成…

yield关键字一直困扰了我很久,一直也没有弄明白,现在将暂时理解的yield记录如下,供参考: 关键词:可迭代对象,生成器,迭代器 一.可迭代对象: 可迭代对象:可迭代对象是一个泛称,只要可以用for...in...处理的对象都可以称为可迭代对象.包括:列表(list).元组(tuple).字典(dict).字符串(str).文件(file)及迭代器和生成器. 二.迭代器: 迭代器:迭代器是一个对象,实现__iter__方法和__next__方法(只实现了__iter__方法的对象是可迭代的,…

阅读别人的python源码时碰到了这个yield这个关键字,各种搜索终于搞懂了,在此做一下总结: 通常的for…in…循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件.它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]. 它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存. 生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次.因为用的时候才生成.比如 mygenerator = (x*x fo…

1.通常的for...in...循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件.它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)].它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存. 2.生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次.因为用的时候才生成.比如 mygenerator = (x*x for x in range(3)),注意这里用到了(),它就不是数组,而上面的例子是[…

想必大家都看过这样的代码: 上面的这段代码会计算0-9的平方并打印出来. 那么问题来了,这段代码和我们要说的东西有什么区别呢? 这里的关键字,yield,我在前面的文章里已经发过了.那么yield是什么呢?要理解yield,还得从容器说起. 容器(container) 象列表(list),集合(set),元组(tuple)--又叫序列,字典(dict)都是容器.简单的说,容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,可以逐个迭代获取其中的元素.容器可以用in来判断容器中是否包含某个元素,如: 大多数…

1.装饰器 import os import time def auth(type): def timeer(func): def inner(*args,**kwargs): start = time.time() func(*args,**kwargs) print ("auth to %s"%type) stop = time.time() print ("it is running %s minit"%(stop-start)) return inner r…

迭代器和生成器 1.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一…

一.熟练掌握装饰器的原理 (在装饰器学习的过程中,查了看了很多资料,个人感觉走了很多的弯路,这个笔记,分享我的理解,希望能帮助到一些人.本文对装饰器的描述,侧重点是条理与逻辑思路,想通过从无到有的方式,描述一个理解的过程,重点在step by step 更快的理解这个东西) 需要理解装饰器的两大组成,使用装饰器时能解决不确定长度的形参传递.函数返回值及条件判断的场景. 1.使用装饰器的目的及原则 目的:为原来的函数增加一些新的功能,如日志输出,运行时间计算,登录退出等. 实现的原则(两点): (…

装饰器 本质:是函数,用来装饰其他函数,也就是为其他函数添加附加功能. 使用情景 1.不能修改被装饰的函数的源代码:        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. 在这两种条件下,为函数添加附加功能,就可以使用装饰器. 装饰器的实现 装饰器的实现:高阶函数+嵌套函数 =>装饰器 1.函数即“变量”(匿名函数除外,没有函数名) def定义一个函数f,相当于变量 f 指向函数f的函数体(函数体保存在内存中)         2.高阶函数           把一个函数名当做实参传给另外一个函数…

迭代器 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 names = iter(['alex','wupeiqi','eva']) print(names) print(names.__next__()) print(names.__next__()) print(names.__next__()) #在往下取就报错 # print(names.…

python中set代表集合,list代表列表,dict代表字典 set和dict的区别在于,dict是存储key-value,每一个key都是唯一的,set相对于dict存储的是key,且key是唯一的,list除了变量外都可以存储 dict={"a":1,"b":2,"c":3} set={"a","b","c"} list=["a","b,"…

迭代器和生成器的区别是什么?这个问题面试的时候经常作为灵魂拷问.今天一起从概念到代码梳理一遍,作为总结和记录. 区别是: 生成器的好处是延迟计算,一次返回一个结果.也就是说,它不会一次生成所有的结果,这对于大数据量处理,将会非常有用. 基础概念 迭代:当创建的对象可以被一个接一个读取里面的值,叫迭代. 列表.元组.字典.字符串都是可迭代对象.数字.布尔值是不可迭代的对象. 迭代器协议:对象需要提供next()方法,通过它返回迭代中的下一项,直到返回终止抛出StopIteration异常. 可迭代…

在理解yield之前,要首先明白什么是generator,在理解generator之前首先要理解可迭代的概念. 可迭代(iterables)在你创建一个list的时候,可以逐个读取其中的元素,该逐个读取的过程称作迭代: >>> myList=[1,2,3] >>> for item in myList: print item 1 2 3 >>> 如上所示,myList是可以迭代的.当使用列表推导式(list comprehension)创建了一个列表时…

并发,在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行. #Yield伪并发 _author_='lanyinhao' import time def consumer(name): print("%s准备吃包子啦!"%name) while True: baozi=yield print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!"%(baozi,name)) def…

生成器:yield表达式构成的函数就是生成器:每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器).return就是迭代器: yield的功能类似于return,不同之处在于它返回的是生成器. 什么是生成器,你可以通俗的认为,在一个函数中,使用了yield来代替return的位置的函数,就是生成器. 它不同于函数的使用方法是:函数使用return来进行返回值,每调用一次,返回一个新加工好的数据返回给你:yield不同,它会在调用生成器的时候,把数据生成object,然后当你需要用的时候,要用n…

Python2.6引入了 format 格式化字符串的方法,现在格式化字符串有两种方法,就是 % 和 format ,具体这两种方法有什么区别呢?请看以下解析. # 定义一个坐标值 c = (250, 250) # 使用%来格式化 s1 = "敌人坐标:%s" % c 上面的代码很明显会抛出一个如下的TypeError: TypeError: not all arguments converted during string formatting 像这类格式化的需求我们需要写成下面丑陋…

#读取文件所有内容,返回字符串对象,python默认以文本方式读取文件,遇到结束符读取结束. fr = open('lenses.txt')read = fr.read()print(type(read),read) #读取文件中的一行,每次读取一行,返回字符串对象,只要该文件打开,下次读取上次的下一行. fr = open('lenses.txt')read = fr.readline()print(type(read),read) read2 = fr.readline()print(typ…

背景 最近尝试了解Django中ORM实现的原理,发现其用到了metaclass(元类)这一技术,进一步又涉及到Python class中有两个特殊内置方法__init__与__new__,决定先尝试探究一番两者的具体作用与区别. PS: 本文中涉及的类均为Python3中默认的新式类,对应Python2中则为显式继承了object的class,因为未继承object基类的旧式类并没有这些内置方法. __init__方法作用 凡是使用Python自定义过class就必然要和__init__方法打…

1.定义: 列表:num = ["a","b"."c"] ##定义后可增删改查 元组:num = ("a","b","c") ##定义后只读 字典:num = {"name":"qinyj","age":"21"}   ##采用键值对记录,定义后可增删改查 2.增: 列表:num.append("d…