Python基础之生成器】的更多相关文章

十三. Python基础(13)--生成器进阶 1 ● send()方法 generator.send(value) Resumes the execution, and "sends" a argument which becomes the result of the current yield expression in the generator function.   The send() method, like __next__(), returns the next v…
十二. Python基础(12)--生成器 1 ● 可迭代对象(iterable) An object capable of returning its members one at a time. Examples of iterables include all sequence types (such as list, str, and tuple) and some non-sequence types like dict and file and objects of any clas…
在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list.string.dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象.至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了. 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法.其中__iter__()方法返回迭代器对象本身:next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常. __iter__()和next()…
1.生成器简介 首先请确信,生成器就是一种迭代器.生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同,这意味着生成器也可以用于Python的for循环中.另外,对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少,所以生成器也是最常用到的特性之一. 一个生成器函数的定义很像一个普通的函数,除了当它要生成一个值的时候,使用yield关键字而不是return.如果一个def的主体包含yield,这个函数会自动变成一个生成器(即使它包含一个return).除了以上内容,创建一个生成…
如果在一个函数中使用了yield,那么这个函数实际上生成的是一个生成器函数 ,返回的是一个generator object.生成器是实现迭代的一种方式 特点: 其实返回的就是可以的迭代对象 和迭代的方法一样,可以使用next(),for循环的方法取值: 当一个yeild语句被执行,这个迭代器(函数)的状态像是被冻结(frozen)了一样并且返回next()调用的结果 协程 The "yield" statement ********************* yield_stmt ::…
通过列表表达式可以直接生成列表,不过列表一旦生成就需要为所有元素分配内存,有时候会很消耗资源. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的内存空间. 在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator). 创建列表 法一: test = range(10) print type(test) # <type 'list'> 法二: test = [item for item in range(10)] print type(…
生成器 在函数中使用yield关键字就会将一个普通的函数变成一个生成器(generator),普通的函数只能使用return来退出函数,而不执行return之后的代码.而生成器可以使用调用一个next方法来返回生成器中上一次yield时候的状态.并且可以使用send方法给yield重新赋值.这样就可以灵活的进入和跳出函数.因此在程序中生成器可以中断当前函数,去执行其它的代码,在合适的时候跳回函数继续执行 def yield_test(): print('befor the first') fir…
二.生成器(可以看做是一种数据类型) 描述: 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…
https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5769491.html 1. 列表生成式 我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加三次方,你怎么实现?你可能会想到2种方式 a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b=[] for i in a: b.append(i+1) a=b print(a) 普通版本 a=map(lambda x:x+1,range(10)) print…
1 生成器: 为什么要有生成器? 就拿列表来说吧,假如我们要创建一个list,这个list要求格式为:[1,4,9,16,25,36……]这么一直持续下去,直到有了一万个元素的时候为止.如果我们要创建这个list,那么应该是这样的: [i*i for i in range(1,10001)] #列表生成式,不要忘了 #结果就不列出来了 这样的话,这个list会占用极多的内存,如果我们能只将算法保存在list中,那么这个list所占的内存会大大减小,等我们需要用到list的值的时候,这个list会…