生成器表达式 1 生成器表达式定义 生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来.生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制.生成器表达式可以用来处理大数据文件. 序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应该考虑生成器表达式而不是列表解析. 生成器表达式产生的是一个生成器对象,实质就是迭代器. 2 生成器表达式语法 语法: (expression for…

1.三元表达式:如果成立返回if前的内容,如果不成立返回else的内容 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 2.列表推导式:l=['egg'+str(i) for i in range(1,11)] print(l) 3.生成器表达式: l=('egg'+str(i) for i in range(1,11) if i >6) for i in l: print(i)…

本课主题 生成器介紹和操作实战 迭代器介紹和操作实战 序例化和反序例化 Json 和 Pickle 操作实战 字符串格式化的应用 创建虚拟环境实战 本周作业 生成器介紹和操作实战 什么是生成器,生成器是一个对象,当只有循还它的时候才会生成数据,在Python2.7 有一个 range( ) 和 xrange ( ) 函数,它们是负责生成数据的,range( ) 会直接在內存中生成一个有数据的列表,然后xrange( ) 会生成一个对象,当你循还它的时候才会生成数据,它有垃圾回收机制把没用的数据回…

转于:http://www.cnblogs.com/liu-shuai/p/6098218.html 博主:刘-帅 简介: 生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来.生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制. 序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应该考虑生成器表达式而不是列表解析. 语法: (expression for iter_val in…

一.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,知道所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 1. 迭代器优点 对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式.本质:迭代器就是生成一个有next()方法的对象,而不是通过索引来计数. 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…

生成器 概念:但凡在函数内部定义了一个yield,调用函数时,函数体代码不会执行,会返回一个结果,该结果就是生成器.本质上是迭代器,一个自定义的迭代器. # python内获取迭代器的方式 def iter_func(): list1 = [1, 2, 3, 8, 4] # 获取一个迭代器 iter_list = list1.__iter__() while True: try: # 捕获异常 # 执行__next__取值 print(iter_list.__next__()) except S…

列表生成式: a=[1,2,3] print a b=[i*2 for i in range(10)] #i循环10次,每一个i的值乘2就是列表中的值.列表生成式 print b >>[1, 2, 3] >>[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 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…

# 编辑者:闫龙 l = [10, 2, 3, 4, 5, 6, 7] l1 = [int(i)**2 for i in l] # 得到一个新列表l1,新列表中每个元素是l中对应每个元素值的平方 print(l1) l1 = [i for i in l1 if i > 40]# 过滤出l1中大于40的值,然后求和 print(sum(l1)) 以上,没啥可说的 # 编辑者:闫龙 shares = { 'IBM': 36.6, 'lenovo': 27.3, 'huawei': 40.3, 'ol…

生成器都是迭代器,迭代器不一定是生成器 def fansik(max): n, before, after = 0, 0, 1 while n < max: print(before) before, after = after, before + after n += 1 fansik(10) 生成器方式 def fansik(max): n, before, after = 0, 0, 1 while n < max: yield before before, after = after,…

生成器 def func(): print("111") yield 1 print("222") yield 3 print("333") yield 3 ret=func() print(ret) #具有生成指定条件的数据能力的对象,进行循环的时候才会逐个生成数据 r1=ret.__next__() #进入函数找到yield,获取yield后面的数据 print(r1) r2=ret.__next__() print(r2) r3=ret._…

一.知识点整理: 1.可迭代的:对象下有_iter_方法的都是可迭代的对象 迭代器:对象._iter_()得到的结果就是迭代器 迭代器的特性: 迭代器._next_() 取下一个值 优点: 1.提供了一种统一的迭代对象的方式,不依赖于索引 2.惰性计算 缺点: 1.无法获取迭代器的长度 2.一次性的,只能往后取值,不能往前退,不能像索引那样去取得某个位置的值 2.生成器:函数内带有yield关键字,那么这个函数执行的结果就是生成器 生成器的本质就是迭代器 def func(): n=0 whil…

阅读目录 一 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 二 递归与二分法 三 匿名函数 四 内置函数 五 阶段性练习 一. 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 1 三元表达式 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 2 列表推导式 #1.示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list=['鸡蛋%s' %i…

一.生成器 1.1 生成器:就是(python)自己用代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 1.2 生成器函数 def func1(x): x += print() yield x print() yield 'alex' g_obj = func1() # 生成器函数对象 print(g_obj) # <generator object func1 at 0x000002760D700BA0> print(g_obj.__next__()) print(g_obj.__next__())…

一.协程函数 协程函数的定义?如果在一个函数内部yield的使用方式是表达式形式的话,如x=yield,那么该函数称为协程函数 协程函数补充: def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): res=func(*args,**kwargs) next(res) return res return wrapper @init #eater=init(eater) def eater(name): print('%s start to eat' % name…

结论: 1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用.大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的.例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和: sum(x ** 2 for x in xrange(4)) 而不用多此一举的先构造一个列表: sum([x…

一.列表生成式(List Comprehension) 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)): >>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做…

一.三元表达式 三元运算,是对简单的条件语句的缩写.   # if条件语句 if x > f: print(x) else: print(y) # 条件成立左边,不成立右边 x if x > y else y # 三元表达式   python的三元运算格式如下: result=值1 if x<y else 值2 # 如果条件成立,那么将“值1”赋值给result变量,否则,将“值2”赋值给result变量   二.列表解析 列表解析:用三元表达式,将结果写入列表,即为列表解析      …

一.列表推导式 #1.示例 数据量小 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #2.优点:方便,改变了编程习惯, 二. 生成器表达式 #1.把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式 #2.示例:生一筐鸡蛋变成给你一只老母鸡,用的时候就下蛋,这也是生成器的特性 chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5)) pr…

生成器 1.什么是生成器? 生成的工具. 生成器是一个 "自定义" 的迭代器, 本质上是一个迭代器. 2.如何实现生成器 但凡在函数内部定义了的yield, 调用函数时,函数体代码不会执行, 会返回一个结果,该结果就是一个生成器. yield: 每一次yield都会往生成器对象中添加一个值. - yield只能在函数内部定义 - yield可以保存函数的暂停状态 yield与return: 相同点: 返回值的个数都是无限制的. 不同点: return只能返回一次值,yield可以返回多…

一:列表解析 列表解析(List comprehensions)来自函数式编程语言Haskell .它可以用来动态地创建列表.它在 Python 2.0 中被加入. 列表解析的语法:     [expr for iter_var in iterable] 这个语句的核心是 for 循环,它迭代 iterable 对象的所有条目.前边的 expr 应用于序列的每个成员,最后的结果值是该表达式产生的列表. 比如一个计算序列成员的平方的 lambda 函数表达式: >>> map(lambda…

[ ] 列表推导式,是用简单的语法来生成列表, ( ) 生成器表达式,是用简单的语法创建个生成器. 外观上仅括号不一样. 虽然写起来方便,但是读起来稍显费力,另外,不易调试. # 列表推导式 print([i for i in range(9)]) # 原型 print([i*i for i in range(9)]) egg_list=['鸡蛋%s'%i for i in range(10)] print(egg_list) # 生成器表达式 g = (i for i in range(10)…

生成器表达式形式 直接上代码 # yield的表达式形式 def foo(): print('starting') while True: x=yield #默认返回为空,实际上为x=yield None print('value',x) g=foo() print(g.__next__()) #停到yield位置,生成器初始化,遇到yield返回一个None print('---分割线君---') print(g.send(1)) #传值给yield,然后yield传给x,最后触发一次next…

生成器 生成器函数:函数体内包含有yield关键字,该函数执行的结果是生成器,生成器在本质上就是迭代器. def foo(): print('first------>') yield 1 print('second----->') yield 2 print('third----->') yield 3 print('fouth----->') g=foo() from collections import Iterator print(isinstance(g,Iterator)…

生成器 1.什么是生成器? 在函数内但凡出现yield关键字,再调用函数就不会执行函数体代码,会返回一个值,该值称为生成器. 生成器的本质就是迭代器. 2.为什么要用生成器? 生成器是一种自定义迭代器的方式 3.如何使用生成器? 和迭代器一样,用next(),for循环,到函数中的yield即会停止 总结yield的功能 1.提供一种定义迭代器的方式 2.yield可以暂停函数,并返回值 yield  VS  return 相同点:都是在函数内的,都可以有返回值,没有类型的限制,没有个数的限制…

生成器表达式形式 直接上代码 1 # yield的表达式形式 2 def foo(): 3 print('starting') 4 while True: 5 x=yield #默认返回为空,实际上为x=yield None 6 print('value',x) 7 g=foo() 8 print(g.__next__()) #停到yield位置,生成器初始化,遇到yield返回一个None 9 print('---分割线君---') 10 print(g.send(1)) #传值给yield,…

生成器 生成器函数:函数体内包含有yield关键字,该函数执行的结果是生成器,生成器在本质上就是迭代器. def foo(): print('first------>') yield 1 print('second----->') yield 2 print('third----->') yield 3 print('fouth----->') g=foo() from collections import Iterator print(isinstance(g,Iterator)…

生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本:不会迫切地构建列表,而是返回一个生成器,按需惰性生成元素.也就是说,如果列表推导是制造列表的工厂,那么生成器表达式就是制造生成器的工厂. 示例 14-8 先在列表推导中使用 gen_AB 生成器函数,然后在生成器表达式中使用 >>> def gen_AB(): # ➊ ... print('start') ... yield 'A' ... print('continue') ... yield 'B' ... print('end.') ...…

目录 一.异常常见类型 1.类型错误 2.缩进错误 3.索引错误 4.语法错误 5.属性错误 6.key键错误 二.异常处理语法结构 1.基本语法结构 2.查看错误类型 3.针对不同类型所作措施 4.万能异常 5.结合else使用 6.结合finally使用 三.异常处理补充 1.断言 2.主动抛异常 四.异常处理实战应用 五.生成器对象 1.创建生成器的基本语法 六.yield冷门用法 七.生成器表达式 1.什么是生成器表达式 2.生成器语法结构 八.索引取值和迭代取值的区别 1.索引取值 2…

欢迎访问个人网站:www.comingnext.cn 1. 关于Python内置序列类型 a. 按能否存放不同类型的数据区分 容器序列: list.tuple 和collections.deque这些序列能存放不同类型的数据 扁平序列: str.bytes.bytearray.memoryview和array.array,这类序列只能容纳一种类型. b. 按能否被修改来分类 可变序列: list.bytearray.array.array.collections.deque 和 memoryvi…

python基础-迭代器.生成器 1 迭代器定义 迭代的意思是重复做一些事很多次,就像在循环中做的那样. 只要该对象可以实现__iter__方法,就可以进行迭代. 迭代对象调用__iter__方法会返回一个迭代器,所谓的迭代器就是具有next方法的对象.(在调用next方法时不需要任何参数).在调用next方法时,迭代器会返回它的下一个值.如果next方法被调用,但迭代器没有值可以返回,就会引发一个StopITeration异常. 一个实现了__iter__方法的对象是可迭代的,一个实现了nex…