1. is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同 == 比较的是两个对象的内容是否相等 2. with语句时用于对try except finally 的优化,让代码更加美观, 例如常用的开发文件的操作,用try except finally 实现: f=open('file_name','r') try: r=f.read() except: pass finally: f.close() 打开文件的时候,为了能正常释放文件的句柄,都要加个try,然…

本人对编程语言实在是一窍不通啊...今天看了廖雪峰老师的关于迭代,迭代器,生成器,递归等等,word天,这都什么跟什么啊... 1.关于迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)(Iteration的中文意思就是:反复.重复.迭代等).而这些for循环所遍历的对象(list or tuple 等)成为可迭代对象(Iterable). 也就是说"迭代"就是一个动作或者过程,可以把list或tup…

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 1. 迭代器概述: 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. 1.1 使用迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而…

生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象.   是个对象! 迭代,顾名思意就是不停的代换的意思,迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果.每一次对过程的重复称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值. 迭代器就是用于迭代操作(for 循环)的对象.它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素,任何实现了 __next__ 方法(python2 是 next)的对象都可以称为迭代器. 它与列表的区别在于,构建迭代器的时候,不像列表把所有元素一次性加载到内存…

迭代器 迭代器的引入 假如我现在有一个列表l=['a','b','c','d','e'],我想取列表中的内容,那么有几种方式? 1.通过索引取值 ,如了l[0],l[1] 2.通过for循环取值 for i in l: print(i)#xxx 但你有没有想过,我们为什么可以使用for循环来取值? for循环内部是怎么工作的呢? 迭代器 对于一个列表li=[1,2,3,4],我们可以通过这种方式来取值 li=[,,,] for i in li: print(i) 但是如果把li换成li=1234…

1.python中函数的工作原理 def foo(): bar() def bar(): pass python的解释器,也就是python.exe(c编写)会用PyEval_EvalFramEx(c函数)运行foo()函数首先会创建一个栈帧(stack Frame),在栈帧对象的上下文里面去运行这个字节码. import dis print(dis.dis(foo)) #打印字节码 可以尝试着去打印foo的字节码: 关于字节码的解释: LOAD_GLOBAL:首先导入bar这个函数 CALL_…

迭代器和生成器 目录 迭代器和生成器 可迭代对象和迭代器 基础概念 判断 for循环本质 不想用for循环迭代了,如何使用迭代器? 列表推导式 生成器Generator 概念 如何实现和使用? 生成器,迭代器,可迭代对象之间的关系 应用举例 1.给定一个list和一个指定数字,求这个数字在list中的位置 2.给定两个序列,判定第一个是不是第二个的子序列 3.计算0-9数字的平方和 可迭代对象和迭代器 基础概念 所有的可迭代对象均内置了_iter_()方法,调用iter()方法,返回值就是一个迭…

from collections import Iterable, Iterator 1. 可迭代(iterable)对象 参考官网链接 class I: def __init__(self, v): self.v = v def __iter__(self): return iter([self.v]) # 返回的应该是迭代器对象 i = I(2) print(isinstance(i, Iterable), isinstance(i, Iterator)) # True False prin…

编者注:本文主要参考了<Python核心编程(第二版)> 说到生成器,先说说列表解析.列表解析可以动态创建列表. [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 该句的核心是 for循环,它迭代了iterable对象的所有条目.如果满足cond_expr(条件表达式),则前面的expr(表达式)应用于该成员.最后生成的是满足条件的元素的该表达式的列表.对于lambda,map(),filter()等可以通过列表解析简化为一个列表解析式. 首先看看这三个…

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?方法一是循环: >>> L = [] >>> for x in…

1. 迭代器  1 """ 2 iterator 3 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,要么引起一个StopIteration异常,以终止迭代 4 可迭代对象: 实现可迭代协议的对象.(对象内部定义一个__iter__()方法) 5 访问方式:下标方式.迭代器协议.for循环 6 """ 7 8 9 li = [1, 2, 3, 4, 5] 10 iter_li = li.__iter__() #…

可迭代对象和迭代器 迭代(iterate)意味着重复,就像 for 循环迭代序列和字典那样,但实际上也可使用 for 循环迭代其他对象:实现了方法 __iter__ 的对象(迭代器协议的基础). __iter__方法返回一个迭代器,它是包含方法 __next__ 的对象,调用时可不提供任何参数: 当你调用 __next__ 时,迭代器应返回其下一个值:如果没有可供返回的值,应引发 StopIteration 异常: 也可使用内置函数 next(),此种情况下,next(it) 与 it.__ne…

https://nychent.github.io/articles/2016-05/about-generator.cn 这个深刻 谈起Generator, 与之相关的的概念有 - {list, set, tuple, dict} comprehension and container - iterable - iterator - generator fuction and iterator - generator expression #!/usr/bin/env python # -*-…

在使用pytorch训练模型,经常需要加载大量图片数据,因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader. 为了实现小批量循环读取大型数据集,在Dataloader类具体实现中,使用了迭代器和生成器. 这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在,因此本文对Dataloader中代码进行解读,可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念. 本文的内容主要有: 解释python中的迭代器和生成器概念 解读pytorch中Dataloader代码,如何使用迭代器和生成器实现数…

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: >>>…

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…

可迭代的对象:带有__iter__方法的,就是迭代器.字符串,列表,元祖,字典,集合,文件,都是可迭代的 可迭代的对象使用了__iter__方法的,就是迭代器,带有__next__,__iter__方法. l = [1,2,3,4,6] # l被称为可迭代的对象 l1 = l.__iter__() # l1为迭代器 l1.__iter__() # 迭代器的两种方法 l1.__next__ Python 中的for循环 就是用了迭代器的原理 生成器: 1.生成器函数:常规函数定义,但是,使用yie…

首先,思考一个问题,比如,我们想生成0-100的列表,我们怎么做? 当然,可以写成 list1=[1,2,3...,100] 可以看出,这种方法不适合生成长的列表,那么Python中就可以利用已有的列表,生成新的列表,叫做列表生成式,下面就很简洁了 list2=[x for x in range(1,101)] list1和list2是一样的,只是list2更简单 比列表生成式更进一步的是,是列表生成器generator g=(x*2 for x in range(1,101)) g是一个生成器…

装饰器: 在编程时,要遵循一个原则,就是开放-封闭原则. 在不破坏原函数的情况下,要想对原函数进行一些修饰,那么这里就要用到装饰器. 例如:你完成了一些用函数写成的项目,此时公司正在年度考核,你需要给你写的每一个函数都加上一个计算时间的功能,随即考核完成后,又需要把函数恢复原状,到了下一阶段考核,可能又要用到这个计算时间功能,一般来说项目中的函数是很多的,怎样才能一次性的为所有函数加上功能呢? 这里就要用到装饰器这个知识点. wahaha()jiaduobao() 此处调用原函数时,可以发现函数…

Python yield 使用浅析(整理自:廖 雪峰, 软件工程师, HP 2012 年 11 月 22 日 ) 初学 Python 的开发者经常会发现很多 Python 函数中用到了 yield 关键字,然而,带有 yield 的函数执行流程却和普通函数不一样,yield 到底用来做什么,为什么要设计 yield ?本文将由浅入深地讲解 yield 的概念和用法,帮助读者体会 Python 里 yield 简单而强大的功能. 您可能听说过,带有 yield 的函数在 Python 中被称之为…

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…

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…

https://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70176117 Python中生成器和迭代器的区别(代码在Python3.5下测试):Num01–>迭代器定义: 对于list.string.tuple.dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的.在后台for语句对容器对象调用iter()函数.iter()是python内置函数.    iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素.nex…

1.简介 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是受到内存的限制,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? 在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 2.示例 2.1列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator: s = (x * x for x in range(5)) print(s) # <generator object <genexpr> at 0x…

什么迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了__iter__和__next__()(python2中实现next())方法的对象都是迭代器,__iter__返回迭代器自身,__next__返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常,至于它们到底是如何实现的这并不重要. 所以,迭代器就是实现了工厂模式的对象,它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回.有很多关于迭代器的例子,比如itertools函数…

Python中的列表解析和生成器表达式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.列表解析案例 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ #EMAIL:y…

本文目的 解释yield关键字到底是什么,为什么它是有用的,以及如何来使用它. 协程与子例程 我们调用一个普通的Python函数时,一般是从函数的第一行代码开始执行,结束于return语句.异常或者函数结束(可以看作隐式的返回None).一旦函数将控制权交还给调用者,就意味着全部结束.函数中做的所有工作以及保存在局部变量中的数据都将丢失.再次调用这个函数时,一切都将从头创建. 对于在计算机编程中所讨论的函数,这是很标准的流程.这样的函数只能返回一个值,不过,怎么才能创建能产生一个序列的函数呢?换…

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__',…

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…