python — 生成器、推导式、递归】的更多相关文章

生成器 生成器的本质就是迭代器,那么还为什么有生成器呢,两者唯一的不同就是迭代器都是Python给你提供能够的已经写好的工具或者通过数据转化得来的.而生成器是需要我们自己用Python代码构建的工具. 生成器的构建方式: 在python中有两种方式来创建生成器: 通过生成器函数 通过生成器推导式 生成器函数: 首先我们来一个简单的函数结构: def func(): print('111') return 222 result = func() print(result) 没得问题,那么在看看生成…
一   生成器 生成器的本质就是迭代器 生成器的特点和迭代器一样,取值方式和迭代器一样(__next__(),  send():  给上一个yield传值) 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 其实就是手写的迭代器 def func(): ") yield 123 ret = func() print(ret) 由于函数中含有yelid,那么这个函数就是生成器函数,  且执行这个函数的时候就不再试函数的执行了,而是获取这个生成器. 如何使用: def func(): ") y…
生成器表达式现用现生成,列表推导式一次性生成静态数据 L = [2, 3, 5, 7] L2 = (x**2+1 for x in L) it = iter(L2) print(next(it)) L[1] = 10 print(next(it)) #由于是现取现拿,因此L改变之后,在去遍历L里面的现在要取的数据,在用来next,因此打印出来的数据也随之改变了. L = [2, 3, 5, 7] L2 = [x**2+1 for x in L] it = iter(L2) print(next(…
Python(生成器,推导式,内置函数,闭包) 一.生成器初始 生成器的本质就是迭代器,python社区中认为生成器与迭代器是一种 生成器与迭代器的唯一区别,生成器是我们自己用python代码构建成的 二.生成器产生方式 生成器函数 生成器表达式 python给你提供的一些内置函数,返回一个生成器 def func() print(111) yield 2 ret=func() # 生成器对象 print(ret) # <generator object func at 0x0000000002…
Python进阶(四)----生成器.列表推导式.生成器推导式.匿名函数和内置函数 一丶生成器 本质: ​ 就是迭代器 生成器产生的方式: ​ 1.生成器函数…
一.生成器 初识生成器 生成器的本质就是迭代器,在python社区中,大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念. 唯一的不同就是: 迭代器都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的,(比如文件句柄,iter([1,2,3]). 生成器是需要我们自己用python代码构建的工具.最大的区别也就如此了. 生成器的构建方式 在 python 中有三种方式来创建生成器: 通过生成器函数 通过生成器推导式 python内置函数或者模块提供(其实1,3两种本质上差不多,都是通过函数的形…
Python函数04/生成器/推导式/内置函数 目录 Python函数04/生成器/推导式/内置函数 内容大纲 1.生成器 2.推导式 3.内置函数(一) 4.今日总结 5.今日练习 内容大纲 1.生成器 2.推导式 3.内置函数 1.生成器 迭代器:Python中内置的一种节省空间的工具 生成器的本质就是一个迭代器 迭代器和生成器的区别:一个是Python自带的,一个是程序员自己写的 写一个生成器: # def func(): # print(123) # return "你好" #…
迭代器 可迭代对象 遵守可迭代协议的就是可迭代对象,例如:字符串,list dic tuple set都是可迭代对象 或者说,能被for循环的都是可迭代对象 或者说,具有对象.__iter__方法的都是可迭代对象 print(list.__iter__([1,2,3])) print(dict.__iter__({1:2,3:4})) print(tuple.__iter__((1,2,3,4))) print(range.__iter__(range(10))) 运行结果 <list_iter…
1.列表推导式multiples = [i for i in range(30) if i % 2 is 0]names = [[],[]]multiples = [name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2] 2.字典推导式mcase = {'a': 10, 'b': 34}mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase} 3.集合推导式squared = {x**2 f…
python的推导式是用于快速处理数据的方法. 主要有:列表推导式.集合推导式和字典推导式 import time import numpy as np 列表推导式: 1. 速度快 t1 = time.time() aa = [ii for ii in range(1000000) if ii % 2 ==0] # 取出偶数 #print(aa) t2 = time.time() print('总共耗时为:' + str(t2 - t1) + ' 秒') # 总共耗时为:0.0738017559…