Python中有两个重要的概念,生成器和迭代器,这里详细记录一下. 1. 生成器 什么是生成器呢? 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…

迭代器 迭代是访问集合元素的一种方式.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. 可迭代对象 以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如 list . tuple . dict . set . str 等: 一类是 generator ,包括生成器和带 yield 的generator function. 这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象: Iterable…

前言: 我们来了解一下什么是python中生成器.了解一下python生成器是什么,以及生成器在python编程之中能起到什么样的作用. 定义: 生成器和迭代器 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…

列表生成器:  即List Comprehensions. 在python中,可通过内置的强大有简单的生成式来创建列表.例如创建一个1到10的列表list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]  可以用list=[x for x in range(1,11)]直接实现 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环: L = [] for x in range(1, 11): L.append(x * x) L [1, 4, 9,…

A.生成器(包含yield的就是生成器) def func(): print(11) yield 1 print(22) yield 2 print(33) yield 3 print(44) yield 4r=func() ret=r.__next__()print(ret)ret=r.__next__()print(ret)ret=r.__next__()print(ret)ret=r.__next__()print(ret)# ret=r.__next__()# print(ret) de…

以下内容基于python3.4 1. python中的普通函数是怎么运行的? 当一个python函数在执行时,它会在相应的python栈帧上运行,栈帧表示程序运行时函数调用栈中的某一帧.想要获得某个函数相关的栈帧,则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取,可能通过inspect模块的currentframe()函数获取当前栈帧. 栈帧对象中的3个常用的属性: f_back : 调用栈的上一级栈帧 f_code: 栈帧对应的c f_locals: 用在当前栈帧时的局部变量; 比如: >>&g…

先回顾列表解释 lista = range(10) listb = [elem * elem for elem in lista] 那么listb就将会是0至9的二次方. 现在有这么一个需求,需要存储前10个斐波那契数到硬盘. 那么先写产生斐波那契数的函数: def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n < max: print(b) a,b = b,a + b n+=1 这样就会打印出前max个斐波那契数了.接着我们再修改一下.(因为我们需要的是存到硬盘里) fibl…

一. 剖析一下生成器对象 先看一个简单的例子,我们创建一个生成器函数,然后生成一个生成器对象 def gen(): print('start ..') for i in range(3): yield i print('end...') G=gen() print(type(G)) >> <type 'generator'> 表示G是一个生成器对象,我们来剖析一下,里面到底有什么 print(dir(G)) >>['__class__', '__delattr__',…

装饰器: 定义:本质是函数(装饰其它函数) 为其它函数添加附加功能 原则: 1 不能修改被装饰函数源代码    2 不修改被装饰函数调用方式 实现装饰器知识储备: 1 函数即‘’变量‘’ 2 高阶函数 a 把一个函数名当实参传给另外一个函数(在不修改被装饰函数的情况下 为其添加功能) b 返回值中包含函数名(不修改函数的调用方式) 3嵌套函数 高阶函数 + 嵌套函数 => 装饰器 简单版高阶函数 import time def bar(): time.sleep(3) print('in the…

对于python中的yield有些疑惑,然后在StackOverflow上看到了一篇回答,所以搬运过来了,英文好的直接看原文吧. 可迭代对象 当你创建一个列表的时候,你可以一个接一个地读取其中的项.一个接一个地读项就叫做迭代: >>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in mylist: ... print(i) 1 2 3 mylist就是一个可迭代对象.你使用列表推导式时,就创建了一个列表,也就是一个可迭代对象: >>>…

本节内容 1.列表生成式 2.生成器 3.迭代器 一.列表生成式 需求:把列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]里,每个元素都加1 # 复制版,重新绑定 a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = [] for i in a: b.append(i + 1) a = b # enumerate版,原值修改 a = list(range(10)) print("a >:", a) for index, value in e…

1.实现generator的两种方式 python中的generator保存的是算法,真正需要计算出值的时候才会去往下计算出值.它是一种惰性计算(lazy evaluation). 要创建一个generator有两种方式. 第一种方法: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] >>…

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…

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()…

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…

第二模块学习:  生成器,迭代器,内置函数 生成器特点:只有在调用时才会生成相应的数据,运行的速度快! 示例: def fil(max):#斐波那契数 n,a,b=0,0,1 #定义初始数据 while n<max: yield b a,b=b,a+b #进进第二次的赋值 n+=1 return '---deno----' a=fil(10) while True: try: print(a.__next__())#打印返回值 except StopIteration as e:#异常返回 pr…

我们先考虑一个场景: 有个情景需要循环输出1——10. 这里给两种方法: list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] for i in list1: print(i) for i in range(1,11): print(i) 两种方式输出结果一样,但是我们考虑一下,如果要求输出1——1000000呢? 第一种方式会导致list1里面真实放入1000000长度的数字,占用空间很大,明显不是明智之举, 再来看第二种方法,用到range帮助我们生成数据,在python3中rang…

1.生成器就是迭代器2.生成式用[](中括号)包起来,生成器用()(圆括号)包起来3.生成式在使用前已经在内存中存在,生成器只有在使用时才生成4.迭代器是可以用.__next__()不断取出下一值,直到抛出异常.生成式不可以用.__next__()方法5.可迭代是说可以用 for循环方法不断取出里面的值,例如 for i in range(5):print(i) # 列表生成式 ,可以生成一个列表. list_1 = [i for i in range(10)] print(list_1) #…

1.为什么要有生成器? 在Python中,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.那么此时聪明的你肯定会这么想:有没有一种机制,当我们想要创建列表时,不要直接先把列表中元素全部创建出来,而是把列表元素生成的方法给我,当我要使用哪几个元素的时候我再生成,现做现卖,用多少做多少,这样多好.其实,这些前人们早就替我们想到…

什么是生成器表达式 还记得列表解析吗?我们把[]换成()就变成生成器表达式了. g = (x for x in [1, 2, 3, 4]) print(g) # <generator object <genexpr> at 0x000001CDC3A6AA50> # 我们可以调用__next__()进行迭代 print(g.__next__()) # 1 # 还可以使用list一次性全部迭代 # 没有1是因为上面已经把第一个元素yield出来了 print(list(g)) # […

英文原文出处:Iterables vs. Iterators vs. Generators 在python学习中,通常会陷入对以下几个相关概念之间的确切差异的困惑中: a container(容器) an iterable(可迭代对象) an iterator(迭代器) a generator(生成器) a generator expression(生成器表达式) a {list, set, dict} comprehension(列表/集合/字典推导式) 于是写下这篇文章作为以后的参考. 原文…

1. 装饰器 装饰器他人的器具,本身可以是任意可调用对象,被装饰者也可以是任意可调用对象. 强调装饰器的原则:1 不修改被装饰对象的源代码 2 不修改被装饰对象的调用方式 装饰器的目标:在遵循1和2的前提下,为被装饰对象添加上新功能 开放封闭原则:对修改封闭,对扩展开放 import time def timmer(fun): start_time=time.time() fun() end_time=time.time() def fun1(): print("in func1")…

生成器(generator)概念 生成器不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束. 生成器语法 生成器表达式: 通列表解析语法,只不过把列表解析的[]换成()生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理,只不过在需要处理的序列比较大时,列表解析比较费内存. >>> gen = (x**2 for x in range(5)) >>> gen <generator object <g…

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…

生成器: 在函数内部包含yield关键字,那么该函数执行的结果就是生成器(生成器即是迭代器) yield的功能:1.把函数的执行结果做成迭代器(帮函数封装好__iter__(),__next__()方法) 2.函数暂停与再继续进行的状态是由yield保存的 yield与return的比较? 相同点:都有返回值的功能 不同点:return只能返回一次值,而yield可以返回多次值 def f(): yield 5 print("ooo") return yield 6 print(&qu…

生成器不会吧结果保存在一个系列里,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopTteration异常结束 1.生成器语法: 生成器表达式:通列表解析语法,只不过把列表解析的[] 换成() 生成器表达式能做的事情列表解析基本能处理,只不过在需要的序列比较大时,列表解析比较非内存 2.生成器函数: 在函数中出现 yield 关键字,那么该函式就不在是普通的函数,而是生成器函数 但是生成器函数可以生产一个无限的序列,这样列表根本没有办法进行处理 yield 的作用就是把一个函数变…

目录 1.为什么要有生成器 2.创建生成器 (1)简单创建生成器 (2)生成器的使用 3.yield关键词 (1)yield关键词说明 (2)send()方法说明 4.使用yield实现斐波那契数列 5.总结 1.为什么要有生成器 Python在数据科学领域可以说是很火,我想有一部分的功劳就是它的生成器了吧. 我们知道我们可以用列表储存数据,可是当我们的数据特别大的时候,列表中的数据都是放在内存中,受到内存限制,列表容量肯定是有限的,而且还会降低计算机的性能. 如果仅仅需要访问前面几个元素,那后…

什么是生成器? 生成器是一个包含了特殊关键字yield的函数.当被调用的时候,生成器函数返回一个生成器.可以使用send,throw,close方法让生成器和外界交互. 生成器也是迭代器,但是它不仅仅是迭代器,拥有next方法并且行为和迭代器完全相同.所以生成器也可以用于python的循环中, 如何使用? 首先看一个例子: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def flatten(nested): for sublist in nested: f…

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)] ''' #…