Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code coder@Ubuntu:~$ source activate py37 (py37) coder@Ubuntu:~$ ipython Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:1

一.生成器 初识生成器 生成器的本质就是迭代器,在python社区中,大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念. 唯一的不同就是: 迭代器都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的,(比如文件句柄,iter([1,2,3]). 生成器是需要我们自己用python代码构建的工具.最大的区别也就如此了. 生成器的构建方式 在 python 中有三种方式来创建生成器: 通过生成器函数 通过生成器推导式 python内置函数或者模块提供(其实1,3两种本质上差不多,都是通过函数的形

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" #

Python(生成器,推导式,内置函数,闭包) 一.生成器初始 生成器的本质就是迭代器,python社区中认为生成器与迭代器是一种 生成器与迭代器的唯一区别,生成器是我们自己用python代码构建成的 二.生成器产生方式 生成器函数 生成器表达式 python给你提供的一些内置函数,返回一个生成器 def func() print(111) yield 2 ret=func() # 生成器对象 print(ret) # <generator object func at 0x0000000002

一.列表推导式: ls = [元素表达式 for i in 可迭代对象 if 筛选条件] 案例: # -*- coding: utf-8 -*- '''列表生成式练习''' # 练习一(三元表达式):编写名为collatz(number)的函数:实现的功能:参数为偶数时,打印number// 2;参数为奇数时,打印3*number + 1 num = int(input('num:')) def collatz(number): pr_num = number // 2 if number %

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进阶(四)----生成器.列表推导式.生成器推导式.匿名函数和内置函数 一丶生成器 本质: ​ 就是迭代器 生成器产生的方式: ​ 1.生成器函数

生成器 生成器的本质就是迭代器,那么还为什么有生成器呢,两者唯一的不同就是迭代器都是Python给你提供能够的已经写好的工具或者通过数据转化得来的.而生成器是需要我们自己用Python代码构建的工具. 生成器的构建方式: 在python中有两种方式来创建生成器: 通过生成器函数 通过生成器推导式 生成器函数: 首先我们来一个简单的函数结构: def func(): print('111') return 222 result = func() print(result) 没得问题,那么在看看生成

1.列表推导式multiples = [i for i in range(30) if i % 2 is 0]names = [[],[]]multiples = [name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2] 2.字典推导式mcase = {'a': 10, 'b': 34}mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase} 3.集合推导式squared = {x**2 f

一.生成器 生成器的本质就是迭代器,它一个一个的创建对象. 在python中有三种方式获取生成器: 1.通过生成器函数 2.通过各种推导式来实现生成器 3.通过数据的类型转换也可以获取生成器 二.生成器函数 生成器函数中包含yield,返回数据和return差不多, return会立即结束这个函数的执行, yield 可以分段的执行一个函数 生成器函数在执行的时候返回生成器,而不是直接执行此函数 能向下执行的两个条件: 1.  __next__(),执行到下一个yield 2.  send(),

可迭代对象 字面意思分析:可以重复的迭代的实实在在的东西. list,dict(keys(),values(),items()),tuple,str,set,range, 文件句柄(待定) 专业角度: 内部含有'__iter__'方法的对象,就是可迭代对象. 内置函数:dir() print(dir(str)) 判断一个对象是否是可迭代对象: print('iter' in dir(str)) 优点: 直观. 操作方法较多. 缺点: 占内存. 不能迭代取值(索引,字典的key). 迭代器 字面意

一.生成器 函数中有yield 的就是生成器函数(替代了return) 本质就是迭代器   一个一个的创建对象     节省内存 1.创建生成器 最后以yield结束 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 2.send用法      send 和 __next__都是下一个的意思 但send可以给上一个yield 位置传值   不能给最后⼀个yield发送值. 在第⼀次执⾏⽣ 成器代码的时候不能使⽤send() 3.yield from

三十.函数进阶 1.生成器    函数中有yield 的就是生成器函数(替代了return) 本质就是迭代器   一个一个的创建对象     节省内存 ①创建生成器       最后以yield结束 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 ②send用法 send 和 __next__都是下一个的意思 但send可以给上一个yield 位置传值   不能给最后⼀个yield发送值. 在第⼀次执⾏⽣ 成器代码的时候不能使⽤send() ③y

生成器表达式现用现生成,列表推导式一次性生成静态数据 L = [2, 3, 5, 7] L2 = (x**2+1 for x in L) it = iter(L2) print(next(it)) L[1] = 10 print(next(it)) #由于是现取现拿,因此L改变之后,在去遍历L里面的现在要取的数据,在用来next,因此打印出来的数据也随之改变了. L = [2, 3, 5, 7] L2 = [x**2+1 for x in L] it = iter(L2) print(next(

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

declare i number:=1; j number:=0; sum1 number:=0;begin while(i<100) loop i:=i+1; j:=2; while(mod(i,j)!=0) loop j:=j+1; if(i=j) then exit; end if; end loop; if(i=j) then sum1:=sum1+i; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(i); end if; end loop; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(SUM

新手上路请多担待 1 2 封装 3 私有化封装 #__author : 'liuyang' #date : 2019/3/29 0029 上午 9:35 # 不想让别人看 修改 我的属性 # 源码来说 # 用户名 和 密码 # 狭义上的封装 : 私有化的方法 和属性 # 广义上的封装 : 把方法和属性根据类别装到类中 #方法\静态变量\实例变量(对象属性)都可以私有化 #所谓的私有化: #就是只能在类的内部课件, #类的外部是不能访问或者查看 class Goods: def __init__(

         Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-9-24 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

1.迭代器 (1)可迭代对象 s1 = ' for i in s1: print(i) 可迭代对象 示例结果: D:\Python36\python.exe "E:/Python/课堂视频/day13视频与课堂笔记/day13课堂笔记/day13/02 迭代器.py" 1 2 3 True False Process finished with exit code 0 示例结果 int object is not iterable for i in 123: print(i) Int

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():

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: