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…

总结得特别好,转自:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8490822.html 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+…

python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表,虽然写的是表达式,但是储存的是计算出来的结果,因此生成的列表受到内存大小的限制 示例: a = [x ** 2 for x in range(5)] print(a) 输出结果: [0, 1, 4, 9, 16] 生成器 (generator) 生成器同样可以用来生成一个列表,但是生成器保存的是算法,在每一次调用 next 时才会计算出结果,因此生成的列表不会受到内存大小的限制 示例: a…

1.生成器,迭代器,闭包,装饰器的优点 生成器就是一类特殊的迭代器 迭代器的优点也即生成器的优点: 1.节约内存.python在使用生成器时对延迟操作提供了支持. 2.迭代到下一次的调用时,所使用的参数都是第一次所保留下的. 装饰器就是一类特殊的闭包 闭包的优点:可以实现代码复用性,防止代码冗余,就是让这些变量的值始终保持在内存中,不会在调用后被自动清除. 装饰器的优点:1.在不修改原功能模块代码前提下,还能增加新的功能 2.可以实现代码复用性,防止代码冗余(装饰器就是一类特殊的闭包) 2.生成…

前几天刚开始看 Python ,后因为项目突然到来,导致Python的学习搁置了几天.然后今天看回Python 发现 Yield 这个忽然想不起是干嘛用的了(所以,好记性不如烂笔头.).然后只能 花点时间 回顾一下 廖雪峰老师 Python前面的课程内容了 并对廖老师的课程内容做了以下总结: 迭代器(iter):迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器的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结束.迭代器只能往前不会退后. 不过也没什么,因为很少在迭代过程中往后退.另外迭代器一大优点是…

把一个列表[]改成()就创建了一个生成器:generator,generator保存的是算法. 可以用于for循环的数据类型:1.集合类型:list tuple dict set str2.generator 可以直接作用于for循环的对象统称为:可迭代对象(Iterable) from collections import Iterable print(isinstance([],Iterable)) print(isinstance({},Iterable)) print(isinstanc…

迭代器协议 1.迭代器协议是指: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,要么就引起一个Stoplteration异常,以终止迭代(只能往后走不能往前退) 2.可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法) 3.协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如for循环,sum,min,max函数等)使用迭代器协议访问对象. 迭代:重复做一件事 iterable(可迭代)对象 支持每次返回自己所包含的一个成员的…

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…

在正式接触生成器之前,我们先来了解一些概念 容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个迭代获取,可以用in.not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特殊的存在). Python中常见的容器对象: list ,deque, ... set, frozensets, ... dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ... tuple, nametuple,…

背景 首先,我不会解释这两个名词,我看过很多遍解释,可还是看不懂,还是直接看使用情景吧. 我们以佩波拉契数列为例,当我们不知道迭代器的情况下,我们写出来的代码可能是这样子的: '''这种方式计算fib(100)都很吃力''' fib = lambda n:fib(n-2) + fib(n-1) if n>1 else 1 或者优化一下,变成这样子: ''' 将迭代结果存入temp中,避免重复的计算, 这样可以提高计算速度,但是当计算fib(4000)时,会报: "maximum recur…

1.生成器 这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator,最简单的方法是把生成式的[]改为(). >>> l=(x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0) >>> l <generator object <genexpr> at 0x7fb6ca32fca8> 定义生成器的另一种方法:如果一个函数定义中包含yield关键字, 那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个生成器: def fib…

#! /usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- def xrange(n): num = 0 while True: if num > n: return print(num) yield num num += 1 obj = xrange(5)# obj 就是生成器 仅具有生成能力#迭代器:具有访问能力 不能随机访问 只能从头到尾# 不能回退 便于循环比较大的数据集合# n1 = obj.__next__()# n2 = obj.__next__()#…

生成器:具有生成能力的对象 迭代器:具有取值功能的对象 def func(): yield 1 yield 2 yield 3 ret = func() #func()函数体称为生成器 r=ret._next_() #进入函数找到yield,获取yield后面的数据,通过_next_()来获取值叫做迭代器 print(r) r=ret._next_() print(r) r=ret._next_() print(r) 输出: 1 2 3 或者我们可以用一个for循环来获取yield后面的数据 d…

1.生成器: 1.1 起源: 如果列表中有一万个元素,我们只想要访问前面几个元素,对其进行相关操作,通过for循环方式效率太低,并且后面的元素会浪费内存,还会受到内存限制,所以产生生成器来解决这个问题. 1.2 啥是生成器: 通过某种算法推演出我们所需要的内容,而不必创建所有的列表元素.这种一边循环一遍计算的机制叫做生成器(generator).通过使用yield返回值函数,每次调用yield都会暂停,将值返回出去进行计算处理.生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用…

一.迭代器 迭代器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. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next() 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 >>> li = […

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def…

字符串格式化 Python的字符串格式化有两种方式:百分号方式.format方式 1.百分号的方式 %[(name)][flags][width].[precision]typecode (name)      可选,用于选择指定的key flags          可选,可供选择的值有: +       右对齐:正数前加正好,负数前加负号: -        左对齐:正数前无符号,负数前加负号: 空格    右对齐:正数前加空格,负数前加负号: 0        右对齐:正数前无符号,负数前…

一.冒泡算法 冒泡算法,给定一组数据,从大到小排序或者从小到大排序,就像气泡一样 原理:  相邻的两个对象相比,大的放到后面,交换位置 交换位置通过a,b=b,a来实现 1.我们可以通过for循环来根据下标(index)取值: li = [13,22,6,99,11] for i in xrange(len(li)): print i,li[i] 结果: 0 13 1 22 2 6 3 99 4 11 2.如何将上述的li列表的每两个对象进行排序,大的放到后面 (交换位置) : for num…

可迭代的:内部含有__iter__方法的数据类型叫可迭代的,也叫迭代对象实现了迭代协议的对象 运用dir()方法来测试一个数据类型是不是可迭代的的. 迭代器协议是指:对象需要提供next方法,它要么返回迭代中的下一项,如果要么就引起一个StopIteration异常(当对象没有下一项时),以终止迭代.我们知道for循环可以遍历列表,元组,字符串等等,还可以遍历文档,这是为什么么呢?迭代器协议是指:对象需要提供next方法,它要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以…

本章内容 迭代器 面向过程编程 一.什么是迭代 二.什么是迭代器 三.迭代器演示和举例 四.生成器yield基础 五.生成器yield的表达式形式 六.面向过程编程 ============================================================ 一.什么是迭代 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. # 我们以前学习的while按照如下执…

阅读目录 楔子 python中的for循环 可迭代协议 迭代器协议 为什么要有for循环 初识生成器 生成器函数 列表推导式和生成器表达式 本章小结 生成器相关的面试题 返回顶部 楔子 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,有几种方式? 首先,我可以通过索引取值l[0],其次我们是不是还可以用for循环来取值呀? 你有没有仔细思考过,用索引取值和for循环取值是有着微妙区别的. 如果用索引取值,你可以取到任意位置的值,前提是你要知道这个值在什么位…

一.函数 函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,要想执行这个函数,只需调用其函数名即可 特性: 减少重复代码 使程序变的可扩展 使程序变得易维护 1.定义 def 函数名(参数): ... 函数体 ... 返回值 函数的定义主要有如下要点: def:表示函数的关键字 函数名:函数的名称,可根据函数名调用函数 函数体:函数中进行一系列的逻辑计算 参数:为函数体提供数据 返回值:当函数执行完毕后,可以给调用者返回数据. 2.参数 函数的有三种不同的参数: 普通参数(也称为位置参数)…

说生成器之前先说一个列表生成式:[x for x in range(10)]   ->[0,1,2....,9]这里x可以为函数(因为对python而言就是一个对象而已),range(10)也可以换成可迭代对象. 如果说有一天我们的数据量很大呢?range(10000000)甚至更大呢?那我们会挤爆内存的,所以我们需要用到生成器(生成器是特殊的迭代器,当然就是可迭代对象了),因为生成器不会将所有数据存在内存中,只是保存了算法,刚刚说到的[x for x in range(10)]实际上改成(x…

三者联系 迭代器(iterator)是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有next方法(next python3)和__iter__方法返回自己本身,即为迭代器 通常生成器是通过调用一个或多个yield表达式构成的函数s生成的.同时满足迭代器的定义. 生成器是一种特殊的迭代器,即生成器都是迭代器,但反过来不行. 生成器和迭代器都只能遍历一次,即对象迭代完后就不能重新迭代了. 可直接作用于for循环的数据类型: 集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: generat…

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…

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…

从逻辑上组织python代码(变量,函数,类,逻辑:实现一个功能) 本质就是.py结尾的python文件(文件名:test.py,对应的模块名就是test) 包:用来从逻辑上组织模块的,本质就是一个目录(必须带有一个叫__init__.py文件),(package:包,派kez着) 模块的分类 a.标准库(sys,os), lib 目录下(home 目录/pythonXX.XX/lib) b.开源模块,第三方库, 在 lib 下的 site-packages 目录下 c.自定义模块 标准库: t…

阅读目录 一 递归和迭代 二 什么是迭代器协议 三 python中强大的for循环机制 四 为何要有for循环 五 生成器初探 六 生成器函数 七 生成器表达式和列表解析 八 生成器总结 一 递归和迭代 这里简单理解一下迭代器和生成器的概念,迭代器可以理解为:一直在干一件事情,要包含iter()方法,获取值的时候,要调用next()方法:而生成器则是对一个可迭代对象进行操作,要调用yeild()方法:两者的区别是,迭代器是用户发出请求,没调用一次返回一个结果:而生成器则是,一次调用,将结果一次性…

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…

python的高级特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器 #演示切片 k="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" #取前5个元素 k[0:5] k[:5] #后5个元素 k[-5:] #vwxyz #每隔一个取一个 k[::2] #acegikmoqsuwy #原样复制一个 k[:] #演示迭代 d={'a':1,'b':2,'c':3} for key in d: print(key) #结果输出abc, 即输出key, 而且要注意dict的迭代顺序不像lis…