生成器 生成器:只要函数体内出现yield关键字,那么再执行函数就不会执行函数代码,会得到一个结果,该结果就是生成器   生成器就是迭代器   yield的功能 1.yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法 2.yield于return的区别: 1)yield可以返回多个值  2)函数暂停和再继续是由yield帮我们保存的 def test(): print('=== >1') yield 1 print('=== >2') yield 2 print('===>3') yiel…

python生成器原理剖析 函数的调用满足"后进先出"的原则,也就是说,最后被调用的函数应该第一个返回,函数的递归调用就是一个经典的例子.显然,内存中以"后进先出"方式处理数据的栈段是最适合用于实现函数调用的载体,在编译型程序语言中,函数被调用后,函数的参数,返回地址,寄存器值等数据会被压入栈,待函数体执行完毕,将上述数据弹出栈.这也意味着,一个被调用的函数一旦执行完毕,它的生命周期就结束了. 在python这样的解释型语言中,函数的调用也是依赖栈的.之前说过,py…

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…

今天LeetCode的时候暴力求解233 问题: 给定一个整数 n,计算所有小于等于 n 的非负数中数字1出现的个数. 例如: 给定 n = 13, 返回 6,因为数字1出现在下数中出现:1,10,11,12,13. 代码: class Solution: def __init__(self): self.key = '1' self.result = 0 def countDigitOne(self, n): """ :type n: int :rtype: int &qu…

递归 是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象.在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知.使用递归解决问题,思路清晰,代码少.但是在主流高级语言中(如C语言.Pascal语言等)使用递归算法要耗用更多的栈空间,所以在堆栈尺寸受限制时(如嵌入式系统或者内核态编程),应避免采用.所有的递归算法都可以改写成与之等价的非递归算法. 什么是函数递归 函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,特殊在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用了该函…

Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4, 上午看过了一篇讲Python生成器的博文: 提高你的Python: 解释‘yield’和‘Generators(生成器)’(英文原文) 这篇博文讲的挺好的,但在读完后,自己仍然对yield.send.yield返回值等概念不清楚,于是,做了两个小试验. 试验一:yield语句的返回值 def xyz(): print('xyz 0') while True: print('xyz 1') data = yield 2 print('xy…

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 大意是调用 Python 对象时超出最大深度限制 Python的递归深度 Python语言默认的递归深度是很有限的,当递归深度超过值的时候,就会引发RuntimeError异常. Python专门设置的一种机制用来防止无限递归造成Python溢出,这个值理论上1000,实际运行时在900多次时就会报错. 解决方法 最大递归次数是可以重新调整的.…

小学生都能学会的python(生成器) 1. 生成器 生成器的本质就是迭代器. 生成器由生成器函数来创建或者通过生成器表达式来创建 # def func(): # lst = [] # for i in range(10000): # lst.append("衣服%s" % i) # return lst # lst = func() # print(lst) # def func(): # for i in range(1, 10000): # yield "衣服%s&qu…

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…

python生成器学习: 案例分析一: def demo(): for i in range(4): yield i g=demo() g1=(i for i in g) #(i for i in demo()) g2=(i for i in g1) #(i for i in (i for i in demo())) ---> print(list(g1)) #list((i for i in demo())) #执行后 list((0,1,2,3)) --->[0,1,2,3] print(…