编者注:本文主要参考了<Python核心编程(第二版)> 说到生成器,先说说列表解析.列表解析可以动态创建列表. [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 该句的核心是 for循环,它迭代了iterable对象的所有条目.如果满足cond_expr(条件表达式),则前面的expr(表达式)应用于该成员.最后生成的是满足条件的元素的该表达式的列表.对于lambda,map(),filter()等可以通过列表解析简化为一个列表解析式. 首先看看这三个

Python验证码6位自动生成器

初学 Python(十四)--生成器 初学 Python,主要整理一些学习到的知识点,这次是生成器. # -*- coding:utf-8 -*- ''''' 生成式的作用: 减少内存占有,不用一次性 创建list中所有的元素,而 是在需要的时候创建 ''' #创建generator有2种方式 #第一种将列表表达式中的[]改为()即可 g = (x*x for x in range(10)) print g for n in g: print n #第二种,关键字yield def fab(ma

[转]Python之列表生成式.生成器.可迭代对象与迭代器 本节内容 语法糖的概念 列表生成式 生成器(Generator) 可迭代对象(Iterable) 迭代器(Iterator) Iterable.Iterator与Generator之间的关系 一.语法糖的概念 “语法糖”,从字面上看应该是一种语法.“糖”,可以理解为简单.简洁.其实我们也已经意识到,没有这些被称为“语法糖”的语法,我们也能实现相应的功能,而 “语法糖”使我们可以更加简洁.快速的实现这些功能. 只是Python解释器会把这

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

前言 迭代器是设计模式中的一种行为模式,它提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 而又不需暴露该对象的内部表示.python提倡使用生成器,生成器也是迭代器的一种. 系列文章 python设计模式之单例模式(一) python设计模式之常用创建模式总结(二) python设计模式之装饰器详解(三) python设计模式之内置装饰器使用(四) python设计模式之迭代器与生成器详解(五) python可迭代对象和迭代器 要点 迭代即遍历,那么可迭代对象顾名思义就是可以遍历的数据类型或结构,

Python入门篇-解析式.生成器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.列表解析式(List Comprehension) 1>.列表解析式语法 语法 [ 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件] 使用中括号[],内部是for循环,if条件语句可选 返回一个新的列表 列表解析式是一种语法糖 编译器会优化,不会因为简写而影响效率,反而因优化提高了效率 减少程序员工作量,减少出错 简化了代码,但可读性增强 2>.列表解析式案例 #!/usr/bin/e

Python 闭包.迭代器.生成器.装饰器 一.闭包 闭包:闭包就是内层函数对外层函数局部变量的引用. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() func() 我们可以使用__closure__来查看是否是闭包. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() print(fun

Python装饰器.迭代器&生成器.re正则表达式.字符串格式化 本章内容: 装饰器 迭代器 & 生成器 re 正则表达式 字符串格式化 装饰器 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 先定义一个基本的装饰器: ########## 基本装饰器 ########

本人对编程语言实在是一窍不通啊...今天看了廖雪峰老师的关于迭代,迭代器,生成器,递归等等,word天,这都什么跟什么啊... 1.关于迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)(Iteration的中文意思就是:反复.重复.迭代等).而这些for循环所遍历的对象(list or tuple 等)成为可迭代对象(Iterable). 也就是说"迭代"就是一个动作或者过程,可以把list或tup

生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: >>> g = (x * x for xin range(10)) >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 一类是generato

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

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 1. 迭代器概述: 迭代器是访问集合元素的一种方式.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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退. 1.1 使用迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而

迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). Python里使用for...in来迭代. 常用可迭代对象有list.tuple.dict.字符串等.示例: list: for x in [1,2]: print(x) for x,y in [(1,2),(3,4)]: print(x,y) 输出: 1 2 1 2 3 4 上面的for循环里,同时引用了两个变量,在Python里是很常见的. tuple:

列表生成式 List Comprehensions 列表生成式是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 简单的数值范围的list可以使用一下方式生成: >>> list(range(1, 11)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 稍微复杂的可以利用list生成式: >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 循环

函数 编写     定义一个函数要用def语句    def sum(i,n):   ⚠有冒号 返回多值     实际上是返回一个tuple 定义默认参数    默认参数的作用是简化调用   def power(x,n=2)   默认参数只能定义在必需参数后面     使用时,power(2)或power(3,4) 定义可变参数     可变参数的名字前面有个*号,我们可以传入0个,1个或多个参数给可变参数 Python解释器将传入的一组参数组装成一个tuple传递给参数 切片 对list切片

一.迭代器(iterator) 1.迭代器的概述 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发 StopIteration.任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代,迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法,并且 捕捉StopItera

本节内容 语法糖的概念 列表生成式 生成器(Generator) 可迭代对象(Iterable) 迭代器(Iterator) Iterable.Iterator与Generator之间的关系 一.语法糖的概念 "语法糖",从字面上看应该是一种语法."糖",可以理解为简单.简洁.其实我们也已经意识到,没有这些被称为"语法糖"的语法,我们也能实现相应的功能,而 "语法糖"使我们可以更加简洁.快速的实现这些功能. 只是Python解

可迭代对象 Python中任意的对象,只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法,或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法,那么它就是一个可迭代对象.简单来说,可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象,但可迭代对象本身并不一定是一个迭代器. 迭代器 任意对象,只要定义了next(Python2) 或者__next__方法,它就是一个迭代器.迭代完毕后继续调用__next__方法会产生一个StopIteration异常.for循环即通过自动捕捉这个异常来停止迭代的. 相关内置函

内容概要: 一.生成器 二.迭代器 三.json&pickle数据序列化 一.生成器generator 在学习生成器之前我们先了解下列表生成式,现在生产一个这样的列表[0,2,4,6,8,10],当然有很多方法,下面的方法就叫列表生成式. >>> [ i*2 for i in range(6) ] [0, 2, 4, 6, 8, 10] 当然还有其他方法: >>> a=map(lambda x:x*2,range(6)) >>> for i i