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…

1 生成器: 为什么要有生成器? 就拿列表来说吧,假如我们要创建一个list,这个list要求格式为:[1,4,9,16,25,36……]这么一直持续下去,直到有了一万个元素的时候为止.如果我们要创建这个list,那么应该是这样的: [i*i for i in range(1,10001)] #列表生成式,不要忘了 #结果就不列出来了 这样的话,这个list会占用极多的内存,如果我们能只将算法保存在list中,那么这个list所占的内存会大大减小,等我们需要用到list的值的时候,这个list会…

python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container):多个元素组织在一起的数据结构 可迭代对象(iterable):对象中含有__iter__()方法 迭代器(iterator):对象含有__next__()方法,并且迭代器也有__iter__()方法 生成器(generator):生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅 列表/集合/字典推导式(list,set,dict compreh…

python高级之生成器&迭代器   python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container):多个元素组织在一起的数据结构 可迭代对象(iterable):对象中含有__iter__()方法 迭代器(iterator):对象含有__next__()方法,并且迭代器也有__iter__()方法 生成器(generator):生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅 列表/集合/字典推导式…

十三. Python基础(13)--生成器进阶 1 ● send()方法 generator.send(value) Resumes the execution, and "sends" a argument which becomes the result of the current yield expression in the generator function.   The send() method, like __next__(), returns the next v…

十二. Python基础(12)--生成器 1 ● 可迭代对象(iterable) An object capable of returning its members one at a time. Examples of iterables include all sequence types (such as list, str, and tuple) and some non-sequence types like dict and file and objects of any clas…

一,迭代器协议和for循环工作机制 (一),迭代器协议 1,迭代器协议: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,以终止迭代(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(如何实现,对象内嵌一个__iter__()方法) 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(如for循环,sum,min,max函数等)使用迭代器协议访问对象 (二),for循环工作机制 for循环的本质:循环…

目录: 生成器 迭代器 模块 time 序列化 反序列化 日志 一.生成器 列表生成式: a = [1,2,3,3,4,5,6,7,8,9,10] a = [i+1 for i in a ] print(a) a = [i*1 if i > 5 else i for i in a] print(a) 生成器:generator 不能事先把元素全部加载到内存,可以是边使用边生成的方式来依次获取元素: 生成器的使用方法: 列表生成式生成的是列表: 将列表生成器中的[]改成()就成为了一个生成器: 示…

在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list.string.dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象.至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了. 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法.其中__iter__()方法返回迭代器对象本身:next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常. __iter__()和next()…

# 双下方法# print([1].__add__([2]))# print([1]+[2]) # 迭代器# l = [1,2,3]# 索引# 循环 for# for i in l:# i## for k in dic:# pass # list# dic# str# set# tuple# f = open()# range()# enumerate# print(dir([])) #告诉我列表拥有的所有方法# ret = set(dir([]))&set(dir({}))&set(di…

列表生成式写法: [ i*2 for i in range(10) ]也可以带函数 [ fun(i) for i in range(10) ] 生成器:一边循环一边计算的机制称为生成器.在常用函数中,使用yield语句来返回结果,一次只返回一个结果.(可以节省内存,只有在调用的时候才会生成相应的数据 )特点:只记录当前的位置,只有一个__next__()方法.和列表的区别:生成器只有在调用的时候才会生成.生成器表达式:同列表解析语法,只不过是把列表解析的[]换成()比如:l = [ x*x fo…

迭代器 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()方法不断去取下一个内容…

内容概要: 一.生成器 二.迭代器 三.json&pickle数据序列化 一.生成器generator 在学习生成器之前我们先了解下列表生成式,现在生产一个这样的列表[0,2,4,6,8,10],当然有很多方法,下面的方法就叫列表生成式. >>> [ i*2 for i in range(6) ] [0, 2, 4, 6, 8, 10] 当然还有其他方法: >>> a=map(lambda x:x*2,range(6)) >>> for i i…

Python迭代器和生成器 1.迭代器 迭代:可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来” for i in range(1, 10, 2): # in 后面的对象必须是一个可迭代的 print(i) # 从可迭代对象中将元素一个一个取出 """ 判断是否可迭代 """ from collections import Iterable str1 = 'adc' l = [1, 2, 3, 4] t = (1, 2, 3, 4) d = {1:…

https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5769491.html 1. 列表生成式 我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加三次方,你怎么实现?你可能会想到2种方式 a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b=[] for i in a: b.append(i+1) a=b print(a) 普通版本 a=map(lambda x:x+1,range(10)) print…

1 Python迭代器 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(),且字符串.列表或元组对象都可用于创建迭代器,迭代器对象可以使用常规 for 语句进行遍历,也可以使用 next() 函数来遍历. 具体的实例: 字符创创建迭代器对象 str1 = 'jaybo' iter1 = iter ( str1 ) list对象创建迭代器 list1 = [1,…

一.字符串格式化进阶 Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式,由于百分号的方式相对来说比较老,在社区里讨论format方式有望取代百分号方式,下面我们分别介绍一下这两种方式: 1.百分号方式 用法:%[(name)][flags][width].[precision]typecode (name):可选,用于选择指定的key flags:可选,可提供选择的值有 1 2 3 4  +          #右对齐;正数前加正号,负数前加负号  -          #左…

1.可迭代对象 迭代:将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来” 可迭代协议:可以被迭代要满足的要求,即内部含有__iter__()方法 可迭代的类型:字符串.列表.元组.字典.集合特点:惰性运算 #我们可以用dir()来查看是否还有__iter__()方法 have_iter = '__iter__' in dir([1,2]) #如果有,则have_iter = True 2.迭代器.__next__() 当我们调用可迭代对象的__iter__方法的时候,会返回一个例如list_itera…

生成器和迭代器 1.生成器 一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator):如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器: def func(): yield 1 yield 2 yield 3 ret = func() for i in ret: print(i) 进入函数找到yield,将yield后面的数据返回 def myrange(arg): start = 0 while True: if start > arg: return yield st…

一.列表生成式 用来创建list的表达式,相当于for循环的简写形式 语法: [表达式 for循环 判断条件] ''' 普通写法 ''' def test(): l= [] for i in range(10): l.append(i*i) return l print(test()) ''' 高级写法 ''' l = [x * x for x in range(10)] print(l) ''' 更高级的用法 格式:[操作 for i in range(x) 执行操作的条件(x)] ''' #…

13. 前⽅⾼能-迭代器和⽣成器本节主要内容:1. 迭代器2. ⽣成器 ⼀. 迭代器我们之前⼀直在⽤可迭代对象进⾏迭代操作. 那么到底什么是可迭代对象. 本⼩节主要讨论可迭代对象. ⾸先我们先回顾⼀下⽬前我们所熟知的可迭代对象有哪些:str, list, tuple, dict, set. 那为什么我们可以称他们为可迭代对象呢? 因为他们都遵循了可迭代协议. 什么是可迭代协议. ⾸先我们先看⼀段错误代码: 注意看报错信息中有这样⼀句话. 'int' object is not iterable…

一.迭代器 1.概念 器:包含了多个值的容器 迭代:循环反馈(一次从容器中取出一个值) 迭代器:从装有多个值的容器中一次取出一个值给外界 s = 'abcdef' ls = [1,2,3,4,5] 遍历:被遍历的对象必须是有序容器 i = 0 while i < len(ls): print(ls[i]) i += 1 st = {1,2,3,4,5} dic = {"a":1,"b":2,"c":3} 通过迭代器取值优缺点: 优点:不依赖…

可迭代 内置方法中含有__iter__的数据类型都是可迭代的,只要是可迭代的就可以使用for循环,反之亦然. print(dir('')) # dir()函数可以获取当前数据类型的所有内置方法 返回值是list print('__iter__' in dir([])) # 判断是否含有__iter__内置方法 迭代器 内置方法中含有__iter__和__next__的都是迭代器,所以迭代器一定是可迭代的 # 一个可迭代的对象调用__iter__()之后会返回一个迭代器 print(type([]…

等待更新…………………… 后面再写…

1.生成器简介 首先请确信,生成器就是一种迭代器.生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循环中.另外,对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少,所以生成器也是最常用到的特性之一. 一个生成器函数的定义很像一个普通的函数,除了当它要生成一个值的时候,使用yield关键字而不是return.如果一个def的主体包含yield,这个函数会自动变成一个生成器(即使它包含一个return).除了以上内容,创建一个生成…

如果在一个函数中使用了yield,那么这个函数实际上生成的是一个生成器函数 ,返回的是一个generator object.生成器是实现迭代的一种方式 特点: 其实返回的就是可以的迭代对象 和迭代的方法一样,可以使用next(),for循环的方法取值: 当一个yeild语句被执行,这个迭代器(函数)的状态像是被冻结(frozen)了一样并且返回next()调用的结果 协程 The "yield" statement ********************* yield_stmt ::…

1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = False   def check_log(func): def inner(): res = func() if LOGIN_INFO: print('验证成功!') return res else: print('验证失败!') return inner   def check_admin(func)…

二.生成器(可以看做是一种数据类型) 描述: 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…

1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = False   def check_log(func): def inner(): res = func() if LOGIN_INFO: print('验证成功!') return res else: print('验证失败!') return inner   def check_admin(func…

1. 生成器 什么是⽣成器?⽣成器实质就是迭代器. 在python中有三种⽅式来获取⽣成器: 1. 通过⽣成器函数 2. 通过各种推导式来实现⽣成器 3. 通过数据的转换也可以获取⽣成器 ⾸先,我们先看⼀个很简单的函数: def func(): ") return 222 ret = func() print(ret) 结果: 111 222 将函数中的return换成yield就是⽣成器 def func(): ") yield 222 ret = func() print(ret)…