1.生成器函数 # 函数中如果有yield 这个函数就是生成器函数. 生成器函数() 获取的是生成器. 这个时候不执行函数# yield: 相当于return 可以返回数据. 但是yield不会彻底中断函数. 分段执行函数.# gen.__next__() 执行函数. 执行到下一个yield.# gen.__next__() 继续执行函数到下一个yield. 不用生成器可能导致内存不够 def order(): lst = [] for i in range(10000): lst.append…

一.昨日内容回顾 惰性机制(只有执行__next__()才会取值)二.今日主要内容 1.生成器 生成器:本质是迭代器,写法和迭代器不一样.用法和迭代器一样. ※生成器记录的是代码 2.生成器函数 生成器函数: 在函数中return换成yield. 这个函数就是生成器函数 def func(): yield yield from iterable 相当于 for el in iterable: yield el 取值: gen.__next__() 下一个 gen.send() 可以给上一个yie…

python 全栈开发 1.生成器函数 2.推导式 3.生成器表达式 一.生成器函数 1.生成器: 生成器的本质就是迭代器 (1)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). (2)生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 (3)其实就是手写的迭代器 2.生成器函数: (1)和普通函数没有区别. 里面有yield的函数就是生成器函数. (2)生成器函数在执行的时候. 默认不会执行函数体. 返回生成器 (3)通过生成器的__…

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():…

# 1.生成器的本质就是迭代器 # 2.通过函数变成一个生成器 # def func(): # print(1) # yield 5 # 我的函数走到这了 # print(2) # yield 9 # 我的函数走到这了 # # g = func() # 生成一个生成器 # print(g.__next__()) # print(g.__next__()) # print(list(range(10000))) # def func(): # print(1) # # return 5 # yie…

1.迭代器回顾 可迭代对象:Iterable 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable.因为可迭代对象里面存在可迭代协议,所以才会被迭代 可迭代对象包括: 列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) 字符串(str) 生成器(generator) 也可以说除了int和bool类型的数据以外,都是可迭代对象. 为什么他们能被迭代? 因为他们还有__iter__方法 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象. 迭代器:…

生成器: 生成器的本质就是迭代器 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(): print('abc') yield 222 #由于函数中有了yield ret = func() print(ret) #我们执行函数的时候实际上是获取生成器 结果: <generator object func at 0x10567ff68> 这个叫func的生成器的内存地址0x10567ff68 在Python中可以通过三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数…

1.迭代器回顾 可迭代对象:Iterable 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable.因为可迭代对象里面存在可迭代协议,所以才会被迭代 可迭代对象包括: 列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) 字符串(str) 生成器(generator) 也可以说除了int和bool类型的数据以外,都是可迭代对象. 为什么他们能被迭代? 因为他们还有__iter__方法 可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象.…

迭代器 可迭代协议和迭代器协议 可迭代协议 只要含有__iter__方法的对象都是可迭代的 迭代器协议 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器 关系 1.可以被for循环的都是可迭代的 2.可迭代的内部都有__iter__函数 3.只要是迭代器,一定可迭代 4.可迭代的对象使用__iter__方法就可以得到一个迭代器 5.迭代器中的__next__方法可以一个一个的获取值 例子 判断是否是可迭代类型 可以被for循环的类型都有__iter__()函数 dir()函数可以返回类…

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: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 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 1 2 3 4…