https://eastlakeside.gitbooks.io/interpy-zh/content/Generators/ 文章不是非常好 1,三个概念 可迭代对象 iterable, 迭代器 iterator, 迭代 iteration. 可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象.Python中的任意对象,只要它定义了能返回迭代器的 __iter__ 方法,或者定义了支持下标索引的 __getitem__ 方法它就是一个可迭代对象. 按照文章的说法,只要定义了 __next__ 方法的对象,它…
0. 1.总结 (1) (a)iterable 可迭代(对象) 能力属性 指一个对象能够一次返回它的一个成员,for i in a_list 而不需要通过下标完成迭代. 例子包括所有序列类型(list, str, tuple), 以及 dict, file, 还包括定义了 __iter__() 或 __getitem__() 方法的类实例. (b)iterator 迭代器 具体实现 代表数据流的对象.重复调用迭代器的 next() (python3为 __next__()) 方法将依次返回流中的…
函数 编写     定义一个函数要用def语句    def sum(i,n):   ⚠有冒号 返回多值     实际上是返回一个tuple 定义默认参数    默认参数的作用是简化调用   def power(x,n=2)   默认参数只能定义在必需参数后面     使用时,power(2)或power(3,4) 定义可变参数     可变参数的名字前面有个*号,我们可以传入0个,1个或多个参数给可变参数 Python解释器将传入的一组参数组装成一个tuple传递给参数 切片 对list切片…
在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚. 简要说明三者关系 1)可迭代对象包含迭代器.2)如果一个对象拥有__iter__方法,其是可迭代对象:如果一个对象拥有next方法,其是迭代器.3)定义可迭代对象,必须实现…
Generator, python 生成器, 先熟悉一下儿相关定义, generator function 生成器函数, 生成器函数是一个在定义体中存有 'yield' 关键字的函数. 当生成器函数被调用的时候, 函数反返回一个 generator. A function that has the yield keyword in its body. When invoked, a generator func‐ tion returns a generator. generator 生成器,…
python——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,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generat…
在开发的过程中,假如给你一个list或者tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或者tuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration).在Python中,迭代是通过for ... in来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码 :  a[i] = } 可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环,因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他可迭代对象上.list这种数据类型虽然…
迭代器与list相比较,就for in句型循环拿数据而言: 用list写很简洁,但如果list数据过大,会很消耗资源. 用iteration 迭代器写,则不会消耗那么多资源.他会随用随取,用一个拿一个.但是你要会先写一个迭代器类,然后才能for in,这样就很不简洁. 有没有既像list那样简洁,又像迭代器那样省资源的方法呢.yield 生成器来了: #非波那且数列: def func(max): #参数表示要返回前max个非波那且数 #n是计数用,a b分别为第一和第二个肥波那切数 n, a,…
本节主要记录一下列表生成式,生成器和迭代器的知识点 列表生成器 首先举个例子 现在有个需求,看列表 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],要求你把列表里面的每个值加1,你怎么实现呢? 方法一(简单): info = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = [] # for index,i in enumerate(info): # print(i+1) # b.append(i+1) # print(b) for index,i in enumerate(in…
生成器在迭代中以某种方式生成下一个值并且返回和next()调用一样的东西. 挂起返回出中间值并多次继续的协同程序被称作生成器. 语法上讲,生成器是一个带yield语句的函数.一个函数或者子程序只返回一次,但一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果. 随机数生成器实例: from random import randint def Mygen(alist): while len(alist) > 0: c = randint(0, len(alist)-1) yield alist.pop(c)…