# 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.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…

# 『Python基础-12』各种推导式(列表推导式.字典推导式.集合推导式) 推导式comprehensions(又称解析式),是Python的一种独有特性.推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体. 共有三种推导,在Python2和3中都有支持: 目录: 列表(list)推导式 字典(dict)推导式 集合(set)推导式 1.列表推导式 1.1.使用[]生成list 基本格式: variable = [out_exp_res for out_exp in input_lis…

目录 1. 迭代器 2. 推导式 1. 迭代器 什么是生成器呢,其实生成器的本质就是迭代器:在python中有3中方式来获取生成器(这里主要介绍前面2种) 通过生成器函数获取 通过各种推导式来实现生成器 生成器函数 我们来看一个普通的函数: In[2]: def func1(): ...: print('aaaa') ...: return 1111 ...: In[3]: fun = func1() aaaa In[4]: print(fun) 1111 那么生成器函数跟普通函数有什么不同呢,…

一.生成器和生成器函数1.生成器和生成器函数的概念 1.生成器的本质是迭代器 2.函数中包含yield,就是生成器函数 2.生成器函数的写法 def func(): a =10 yield 20 gen = func() #没有执行,而是生成一个生成器 普通函数和生成器函数的不同 1.普通函数名()表示函数的的执行 2.生成器函数名()不是函数的执行,而是生成一个生成器 yield和return的不同 1.retun表示返回,同时函数执行终止,return之后的代码不会执行 2.yield也表示…

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():…

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…

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 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…

一.生成器 什么是生成器,生成器的实质就是迭代器 在python中有三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数 2.通过各种推导式来实现生成器 3.通过数据的转换也可以获取生成器 1 def func() 2 print("111") 3 yield 222 4 ret = func() 5 print(ret) 6 7 结果: 8 <generator object func at 0x10567ff68> send方法和__next__() send和__next__(…

day13 python   一.生成器     生成器的本质就是迭代器     生成器的特点和迭代器一样. 取值方式和迭代器一样(__next__())     由生成器函数或生成器表达式来创建     其实就是手写的迭代器   二.生成器函数     函数中如果有yield, 那么这个函数就是生成器函数. 调用生成器函数: 函数名(), 得到的是生成器, 这个时候不执行     yield: 相当于return可以返回数据, 但是不会结束函数, 会往下走, 分段执行函数,     rst._…

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.…

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…

1.生成器的本质是迭代器 2.生成器函数 def  fn() 函数体 yield fn() g = fn() 此时这个g就是生成器 所以g 是可迭代的 g._ _next_ _ 每执行一次_ _next_ _,函数就会走到yield 的位置. · 生成器函数可以执行for 循环 生成器在进行list 操作时,内部也进行了_ _next_ _的操作 3.send 生成器除了_ _next_ _ ,还可以用send()进行下一步的操作,每次都会执行到yield. 4.推导式 列表推导式: 字典推导式…

day12 生成器 迭代器:python中内置的一种节省空间的工具 生成器的本质就是一个迭代器 迭代器和生成器的区别:一个是pyhton自带的,一个是程序员自己写的 写一个生成器 基于函数 在函数中将return改写成yield就是一个生成器 函数名()就是产生一个生成器 return 可以写多个,但是只执行一个 yield也可以写多个,还可以返回多次 **一个__next__()对应一个yield** ______next______() == next():推荐使用next() ______…

目录 1 生成器(函数的变异) 2 推导式 3 递归 1 生成器(函数的变异) 判断一个函数是否是生成器函数:只需看函数内部是否有yield # 生成器函数(内部是否包含yield) def func(): print('F1') yield 1 print('F2') yield 2 print('F3') yield 100 print('F4') # (只要有yield)函数内部代码不会执行,返回一个 生成器对象 . v1 = func() # 生成器是可以被for循环,一旦开始循环那么函…

一.定制序列(容器类型) http://bbs.fishc.com/forum.php?mod=viewthread&tid=48793&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D403:容器类型 协议(Protocols)与其他编程语言中的接口很相似,它规定你哪些方法必须要定义.然而,在Python中的协议就显得不那么正式.事实上,在Python中,协议更像是一种指南. 定制容器的协议 如果你希望定制的容器是不可变的话,你只需要定义__len…

一:普通装饰器 概念:在不改变原函数内部代码的基础上,在函数执行之前和之后自动执行某个功能,为已存在的对象添加某个功能 普通装饰器编写的格式 def 外层函数(参数) def 内层函数(*args,**kwargs) #函数执行之前 data= 参数(*args,**kwags) #函数执行之后 return data return 内层函数 用法示例:   def func(arg): def inner(): v = arg() return v return inner # 第一步:执行f…

函数的动态传参 *args 动态接收所有位置参数 **kwargs 动态接收关键字参数 顺序: 位置参数, *args, 默认参数, **kwargs def func(*args, **kwargs): 可以接收任何参数 pass global和nonlocal global: 在函数内部引入全局变量. nonlocal: 在函数内部. 内层函数访问外层函数中的局部变量 globals() 查看全局作用域中的名字 locals() 查看当前作用域中的名字 1, 函数名的应用,第一类对象 函数名…

一   生成器 生成器的本质就是迭代器 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) 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(): ") yield 123 ret = func() print(ret) 由于函数中含有yelid,那么这个函数就是生成器函数,  且执行这个函数的时候就不再试函数的执行了,而是获取这个生成器. 如何使用: def func(): ") y…

Python函数04/生成器/推导式/内置函数 目录 Python函数04/生成器/推导式/内置函数 内容大纲 1.生成器 2.推导式 3.内置函数(一) 4.今日总结 5.今日练习 内容大纲 1.生成器 2.推导式 3.内置函数 1.生成器 迭代器:Python中内置的一种节省空间的工具 生成器的本质就是一个迭代器 迭代器和生成器的区别:一个是Python自带的,一个是程序员自己写的 写一个生成器: # def func(): # print(123) # return "你好" #…

昨日内容:函数的有用信息.带参数的装饰器.多个装饰器修饰一个函数 迭代器 可迭代对象:内部含有__iter__方法 迭代器 定义:可迭代对象.__iter__()就是迭代器,含有__iter__且__next__ 3个特点:1.节省内存:2.惰性运算:3.取值过程不可逆(一条龙走到黑) 两种取值方法:1.__next__:2.for循环 for循环机制:1.将可迭代对象通过__iter__()方法生成迭代器:2.通过__next__()逐个取值:3.用try异常处理方法防止报错 模拟for循环l…

迭代器 可迭代对象 遵守可迭代协议的就是可迭代对象,例如:字符串,list dic tuple set都是可迭代对象 或者说,能被for循环的都是可迭代对象 或者说,具有对象.__iter__方法的都是可迭代对象 print(list.__iter__([1,2,3])) print(dict.__iter__({1:2,3:4})) print(tuple.__iter__((1,2,3,4))) print(range.__iter__(range(10))) 运行结果 <list_iter…

python其他知识目录 1.三元运算(三目运算) 三元运算符就是在赋值变量的时候,可以直接加判断,然后赋值格式:[on_true] if [expression] else [on_false]res = 值1 if 条件 else 值2 其他语言类似结构:判段的条件?条件为真时的结果:条件为假时的结果 赋值一个变量,不满足某个条件就重新赋予另一个值一行代替四行,简化代码 a = b = 2 #变量值是...,如果不满足那么值是..... h = "" h = "变量1&q…

1.推导式:做一些有规律的数据结构 列表推导式: 普通循环模式: [加工后的变量 for 循环] 示例一:print([i for i in range(1,51)]) 结果:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43…

Python推导式详解,带你写出比较精简酷炫的代码 前言 1.推导式分类与用法 1.1 列表推导 1.2 集合推导 1.3 字典推导 1.4 元组推导?不存在的 2.推导式的性能 2.1 列表推导式与循环的性能 2.2 列表推导式与生成器推导式的性能 前言 很多小伙伴应该都做过打印九九乘法表吧 你的代码是这样的呢 list=[] for x in range(1,10): list2=[] for y in range(1,x+1): list2.append('%s*%s=%-2s' % (y…

推导式 : 英文 comprehension 支持推导式的有列表list      字典dict      集合set      注意元组没有 推导式,如果你那样去写,他会变成一个generator生成器对象 推导式会让代码更加简洁,易懂,更加pythonic 列表: [      expression         for   .....   if .....  ]         #生成了一个列表对象 其中:expression  是加入到列表中的元素的表达式 , 后面的for   if …

2.1列表推导式 首先我们先看一下这样的代码,给出一个列表,通过循环,想列表中添加1~10: li = [] for i in range(1,11): li.append(i) print(li) 那么按照上面的要求我们用列表推导式写一下: ls = [i for i in range(1,11)] print(ls) 上面这个代码就是列表推导式,接下来我们将列表推导式进行一个分类: 列表推导式分为两种模式: 1.循环模式:[变量(加工的变量) for 变量 in iterable] 2.筛选…