1 生成器函数的含义    生成器是一个返回可以迭代对象的函数,它是一个特殊的迭代器,但迭代器的抽象层级更高且比较复杂需要实现很多方法.相较迭代器而言,生成器简单使用. 2 生成器的创建方式 2.1 生成器表达式 把列表推导式的[] 修改为(),如 (i for i in range(1, 10000) if i % 2 == 0) 代码执行界面如下: 2.2 生成器函数 (1)在一个一般函数中使用yield关键字,可以实现一个最简单的生成器,此时这个函数变成一个生成器函数.简单来说,生成器函数

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:love_cat # python的函数是如何工作的 # 比方说我们定义了两个函数 def foo(): bar() def bar(): pass # 首先python解释器(python.exe)会用一个叫做PyEval_EvalFrameEx()的C语言函数去执行foo,所以python的代码是运行在C程序之上的 # 当运行foo函数时,会首先创建一个栈帧(stack frame),

出于某种目的想做这个东西,顺便可以提供给GMA的用户&&放在博客园. 实现上只是简单的描点,加上一个相邻两点连线的开关,完全没有技术含量.而且函数图像一旦多起来就会变卡. 瓶颈在隐函数的绘制,这个超烦,计算量一下子就上去了.我的做法是把画布格成很多个60*60的小方格,先扫一遍方格边框上有没有零点,有就进这个方格绘图,没有就不管它了.绘图的部分也牺牲了精度换取速度,当然相关参数都还给用户自己调.结果还是挺慢的,但还可以接受啦. 效果还行 接下来打算兹兹一下js语句做函数表达式,然后再加上一

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 1, 50) # 从0到1,等分50分 y = 210*(x**6)*((1-x)**4) # 这里是函数的表达式 plt.figure() # 定义一个图像窗口 plt.plot(x, y) # 绘制曲线 y plt.show()

生成指定长度的随机数字密码 生成指定长度的随机字母密码 生成指定长度的随机数字和字母的混合 #encoding=utf-8   import random import string class password_generator:     password_time=0       def __init__(self,length):         self.length=length       def digital_password(self):         password_g

# /bin/python3 import sys import time import random strs = [ i for i in range(32,128) ] #产生密码的ASCII码的序列 Length =10 #生成密码长度 #下面这个函数用来生成Length长度的密码 def randomstr(strs,length): liststr = [] for i in range(length): liststr.append(random.choice(strs)) ret

def a4(arg): ret = {} for key,value in arg.items(): if len(value) > 2: ret[key] = value[0:2] else: ret[key] = value return ret dic = {"} r = a4(dic) print(r)

def a3(arg): ret = [ ] for i in range(len(arg)): if i % 2 == 1: ret.append(arg[i]) else: pass return ret li = [11,22,33,44,55] r = a3(li) print(li) print(r)

def a2(arg): if len(arg) > 2: del arg[2:] li = [12,13,14,15] a2(li) print(li)

def shifou_space(args): ret = True for a in args: if a.isspace(): ret = False break return ret result = shifou_space("123 12312") print("有空格",result)

def func1(s): al_num = 0 spance_num = 0 digit_num = 0 others_num = 0 for i in s: if i.isdigit(): # isdigit 判断有没有数字 digit_num += 1 elif i.isspace(): # isspace 判断有没有空格 spance_num += 1 elif i.isalpha(): #isalpha 判断有没有字符 al_num += 1 else: others_num += 1

尽管Hadoop框架是用java写的,但是Hadoop程序不限于java,可以用python.C++.ruby等.本例子中直接用python写一个MapReduce实例,而不是用Jython把python代码转化成jar文件. 例子的目的是统计输入文件的单词的词频. 输入:文本文件 输出:文本(每行包括单词和单词的词频,两者之间用'\t'隔开) 1. Python MapReduce 代码 使用python写MapReduce的“诀窍”是利用Hadoop流的API,通过STDIN(标准输入).S

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__

这周学习了装饰器和生成器,写下博客,记录一下装饰器和生成器相关的内容. 一.装饰器 装饰器,这个器就是函数的意思,连起来,就是装饰函数,装饰器本身也是一个函数,它的作用是用来给其他函数添加新功能,比如说,我以前写了很多代码,系统已经上线了,但是性能比较不好,现在想把程序里面每个函数都加一个功能,用来统计每个函数的运行时间是多少,找出来运行比较慢的函数,来优化代码,就需要添加一个新的功能,来统计程序的运行时间,那这样的话,就得修改每个函数了,需要改代码,但是代码特别多,改完了公司倒闭了,这时候装饰

1.python中函数的工作原理 def foo(): bar() def bar(): pass python的解释器,也就是python.exe(c编写)会用PyEval_EvalFramEx(c函数)运行foo()函数首先会创建一个栈帧(stack Frame),在栈帧对象的上下文里面去运行这个字节码. import dis print(dis.dis(foo)) #打印字节码 可以尝试着去打印foo的字节码: 关于字节码的解释: LOAD_GLOBAL:首先导入bar这个函数 CALL_

首先要明确序列值类型是否可哈希,因为可哈希的值很简单就可以用 in /not in 写个生成器去判断,如果是不可哈希的就要去转换为可哈希的再用 in/not in 去判断 原地不可变类型(可哈希): 数字类型:int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex 字符串类型:str, bytes tuple frozenset 布尔类型:True, False None 原地可变类型(不可哈希): list dict set 举例可哈希

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-迭代器&生成器 一.迭代器 1 可迭代协议 迭代:就是类似for循环,将某个数据集内的数据可以“一个挨着一个取出来” 可迭代协议: ① 协议内容:内部实现__iter__方法 ② 验证方法:dir()方法.通过dir()方法查看是否含有__iter__方法 ③ __iter__方法的作用:可迭代的数据类型执行__iter__方法后会生成一个迭代器对象 print([1,2].__iter__()) 结果 <list_iterator object at 0x1024784a

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" #

一.Python open()函数文件打开操作 打开文件会用到open函数,标准的python打开文件语法如下:open(name[,mode[,buffering]])open函数的文件名是必须的,而模式和缓冲参数都是可选的.比如说有个a.txt的文本文件,存放在c:\text下,那么你要打开它可以这样操作:>>>x = open(r 'c:\text\a.txt')用读的模式打开这个路径下的对应文本文件,如果要打开对像不存在,程序会报错. 二.open()函数文件打开模式参数常用值有

Python之函数(自定义函数,内置函数,装饰器,迭代器,生成器) 1.初始函数 2.函数嵌套及作用域 3.装饰器 4.迭代器和生成器 6.内置函数 7.递归函数 8.匿名函数