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…

Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4, 上午看过了一篇讲Python生成器的博文: 提高你的Python: 解释‘yield’和‘Generators(生成器)’(英文原文) 这篇博文讲的挺好的,但在读完后,自己仍然对yield.send.yield返回值等概念不清楚,于是,做了两个小试验. 试验一:yield语句的返回值 def xyz(): print('xyz 0') while True: print('xyz 1') data = yield 2 print('xy…

小学生都能学会的python(生成器) 1. 生成器 生成器的本质就是迭代器. 生成器由生成器函数来创建或者通过生成器表达式来创建 # def func(): # lst = [] # for i in range(10000): # lst.append("衣服%s" % i) # return lst # lst = func() # print(lst) # def func(): # for i in range(1, 10000): # yield "衣服%s&qu…

python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表,虽然写的是表达式,但是储存的是计算出来的结果,因此生成的列表受到内存大小的限制 示例: a = [x ** 2 for x in range(5)] print(a) 输出结果: [0, 1, 4, 9, 16] 生成器 (generator) 生成器同样可以用来生成一个列表,但是生成器保存的是算法,在每一次调用 next 时才会计算出结果,因此生成的列表不会受到内存大小的限制 示例: a…

python生成器学习: 案例分析一: def demo(): for i in range(4): yield i g=demo() g1=(i for i in g) #(i for i in demo()) g2=(i for i in g1) #(i for i in (i for i in demo())) ---> print(list(g1)) #list((i for i in demo())) #执行后 list((0,1,2,3)) --->[0,1,2,3] print(…

一.python生成器 python生成器原理: 只要函数中存在yield,则函数就变为生成器函数 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- def xrange(): ') yield 1 ') yield 2 ') yield 3 r = xrange() #不执行,产生一个生成器 print(r) #<generator object f1 at 0x0000017D4A1D1CA8> re = r.__next__() print(re)…

Generator, python 生成器, 先熟悉一下儿相关定义, generator function 生成器函数, 生成器函数是一个在定义体中存有 'yield' 关键字的函数. 当生成器函数被调用的时候, 函数反返回一个 generator. A function that has the yield keyword in its body. When invoked, a generator func‐ tion returns a generator. generator 生成器,…

python生成器原理剖析 函数的调用满足"后进先出"的原则,也就是说,最后被调用的函数应该第一个返回,函数的递归调用就是一个经典的例子.显然,内存中以"后进先出"方式处理数据的栈段是最适合用于实现函数调用的载体,在编译型程序语言中,函数被调用后,函数的参数,返回地址,寄存器值等数据会被压入栈,待函数体执行完毕,将上述数据弹出栈.这也意味着,一个被调用的函数一旦执行完毕,它的生命周期就结束了. 在python这样的解释型语言中,函数的调用也是依赖栈的.之前说过,py…

生成器是一个特殊的迭代器,它保存的是算法,每次调用next()或send()就计算出下一个元素的值,直到计算出最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration.生成器有两种类型,一种是生成器表达式(又称为生成器推导),一种是生成器函数. 生成器表达式是通过一个Python表达式语句去计算一系列数据,但生成器定义的时候数据并没有生成,而是返回一个对象,这个对象只有在需要的时候才根据表达式计算当前需要返回的数据. 生成器函数是一种语句中包含yield关键词的特殊的函数,它本身是一个迭代…

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…

生成器 调用生成器函数,不会执行生成器函数中的代码,而是返回一个对象,  这个对象是生成器(可用type()函数判断这个对象类型),  如果要运行生成器函数中的代码, 需要调用 next()方法,  next()方法会在遇到 yield 语句的地方停止运行. 不停地调用生成器对象的 next()方法,即可获得一个序列. 一般不需要直接调用 next()方法,而是使用 for 语句: def countdown(n): print 'counting down from %d'%n while n…

用Python写趣味程序感觉屌屌的,停不下来 #生成器生成展示杨辉三角 #原理是在一个2维数组里展示杨辉三角,空的地方用0,输出时,转化为' ' def yang(line): n,leng=0,2*line - 1 f_list = list(range(leng+2)) #预先分配,insert初始胡会拖慢速度,最底下一行,左右也有1个空格 #全部初始化为0 for i,v in enumerate(f_list): f_list[v] = 0 ZEROLIST = f_list[:] #预…

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…

把一个列表[]改成()就创建了一个生成器:generator,generator保存的是算法. 可以用于for循环的数据类型:1.集合类型:list tuple dict set str2.generator 可以直接作用于for循环的对象统称为:可迭代对象(Iterable) from collections import Iterable print(isinstance([],Iterable)) print(isinstance({},Iterable)) print(isinstanc…

摘自:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00138681965108490cb4c13182e472f8d87830f13be6e88000 前面说了列表生成式,那么生成器怎么做呢 第一种方法,因为前面我们的列表生成式是用[]表示的,所以这里我们把[]换成()就行了 生成器保存的是算法 比如说我们的列表生成式是 k = [x*x  for  x   in   ran…

生成器是一种暂缓求值的技术,它可以用来生成一系列的值,但不会一次性生成所有的值,而只在需要的时候才计算和生成一个值. 通过yield语句构建生成器 要得到一个生成器,我们需要定义一个函数,这个函数返回一个生成器.这个函数与普通函数不同的地方在于,它使用 yield 来返回值. 下面这个函数返回一个生成器,该生成器用来产生斐波拉契数: # fib函数返回一个生成器 def fib(max): a, b = 0, 1 while a < max: yield a a, b = b, a + b g…

列表推导与生成器表达式 当我们创建了一个列表的时候,就创建了一个可以迭代的对象: >>> squares=[n*n for n in range(3)] >>> for i in squares: print i 0 1 4 这种创建列表的操作很常见,称为列表推导.但是像列表这样的迭代器,比如str.file等,虽然用起来很方便,但有一点,它们是储存在内存中的,如果值很大,会很麻烦. 而生成器表达式不同,它执行的计算与列表包含相同,但会迭代的生成结果.它的语法与列表推导…

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). 简单生成器 要创建一个generator,有很…

迭代器协议 1.迭代器协议是指: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Stoplteration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:对象内部定义一个__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. 迭代:重复做一件事 iterable(可迭代)对象 支持每次返回自己所包含的一个成员的…

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…

生成器 函数体内有yield选项的就是生成器,生成器的本质是迭代器,由于函数结构和生成器结构类似,可以通过调用来判断是函数还是生成器,如下: def fun(): yield "我是生成器" print(fun()) # 打印内容如下: <generator object fun at 0x0000000002160ED0> 生成器的优点就是节省内存.Python获取生成器的二种方式: 通过函数获取生成器 通过生成器推导式创建生成器 通过函数获取生成器 def fun():…

在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚. 简要说明三者关系 1)可迭代对象包含迭代器.2)如果一个对象拥有__iter__方法,其是可迭代对象:如果一个对象拥有next方法,其是迭代器.3)定义可迭代对象,必须实现…

关于生成器,主要有以下几个 关键点的内容 一.什么是generator ,为什么要有generator? 二.两种创建生成器方式 三.yield关键字 四.generator 两个调用方法 next() 和send() 一.什么是generator ,为什么要有generator? generator 是一种方式 ,是一种借助于循环,然后不断产生值的一种机制.(我是能理解机制这种描述,想了个例子来说明这个例子感觉又不对.) 那么为什么需要generator呢?一. 当你需要获取大量值的时候,我们…

列表生成式 现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现? >>> a = [i+1 for i in range(10)] >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 这样的写法就叫做列表生成式 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…

生成器 在python中生成器是指用代码实现迭代器的的功能本质还是迭代器,只不过是代码实现迭代器功能.在python中生成器是由函数实现的,通常我们在函数中加入yeild就可以实现生成器. 生成器中yield #定义一个函数 def func(): print(111) yield 3 print(222) g=func() 运行上面代码你会发现函数根本没有执行,因为此时g是一个生成器对象,生成器是不会自己运行的,需要你调用next方法才会运行,并且每次遇到yield就会停止,继续调用next方…

##################################总结############################### 什么是迭代器? 可迭代对象通过__iter__()可以转换成迭代器,满足迭代器协议. 内部含有__iter__且__next__方法的就是迭代器. # l = [1, 2, 3]# l_obj = l.__iter__()# print(l_obj) 迭代器的取值两种方法: l = [1, 2, 3] l_obj = l.__iter__() print(l_o…

列表生成式 a = [i+1 for i in range(10)] print(a) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 这就是列表生成式 生成器(generator) 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. 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(gene…

三者联系 迭代器(iterator)是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有next方法(next python3)和__iter__方法返回自己本身,即为迭代器 通常生成器是通过调用一个或多个yield表达式构成的函数s生成的.同时满足迭代器的定义. 生成器是一种特殊的迭代器,即生成器都是迭代器,但反过来不行. 生成器和迭代器都只能遍历一次,即对象迭代完后就不能重新迭代了. 可直接作用于for循环的数据类型: 集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: generat…

生成器在迭代中以某种方式生成下一个值并且返回和next()调用一样的东西. 挂起返回出中间值并多次继续的协同程序被称作生成器. 语法上讲,生成器是一个带yield语句的函数.一个函数或者子程序只返回一次,但一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果. 随机数生成器实例: from random import randint def Mygen(alist): while len(alist) > 0: c = randint(0, len(alist)-1) yield alist.pop(c)…

生成器 首先我们来看看什么是个生成器,生成器本质就是迭代器 在python中有三种方式来获取生成器 1.通过生成器函数 2.通过各种推到式来实现生成器 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(): print(11) return 22 ret = func() print(ret) # 运行结果: 11 22 将函数中的return换成yield就是生成器 # 函数 def func(): print('这是函数func') return '函数…