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

以下内容基于python3.4 1. python中的普通函数是怎么运行的? 当一个python函数在执行时,它会在相应的python栈帧上运行,栈帧表示程序运行时函数调用栈中的某一帧.想要获得某个函数相关的栈帧,则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取,可能通过inspect模块的currentframe()函数获取当前栈帧. 栈帧对象中的3个常用的属性: f_back : 调用栈的上一级栈帧 f_code: 栈帧对应的c f_locals: 用在当前栈帧时的局部变量; 比如: >>&g

Python入门篇-生成器函数 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.生成器概述 1>.生成器generator 生成器指的是生成器对象,可以由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,调用这个函数得到一个生成器对象 2>. 生成器函数 函数体中包含yield语句的函数,返回生成器对象 生成器对象,是一个可迭代对象,是一个迭代器 生成器对象,是延迟计算,惰性求值的 包含yield语句的生成器函数生成生成器对象的时候,生成器函数的函数体不会立

1. 什么是迭代协议? 迭代协议主要包括两方面的协议集,一种是迭代器协议,另一种是可迭代协议.对于迭代器协议来说,其要求迭代器对象在能够在迭代环境中一次产生一个结果.对于可迭代协议来说,就是一个对象序列,该序列可以是实际保存的序列,也可以是按照计算需求而产生的虚拟序列 在Python中,如何判断一个对象是否可迭代呢?我们可以从collections.abc模块下的Iterable和Iterator得到答案      从图中可以看出, 相比较于Iterator对象,可迭代对象要求实现__iter_

生成器函数或生成器方法中包含了一个yield表达式.调用生成器函数时,会返回一个迭代子,值从迭代子中每次提取一个(通过调用其__next__()方法).每次调用__next__()时,生成器函数的yield表达式的值(如果未指定就是None)都会返回.如果生成器函数结束或执行一个return,就产生StopIteration异常. 上面的说法有点官方,下边是一些个人的理解: 1.当一个函数中包含有yield表达式时,在调用这个调用这个函数时,函数的代码并不会运行,而是返回一个迭代子,或者说是一个

一.生成器函数进阶 需求:求取移动平均数 1.应用场景之一,在奥运会气枪射击比赛中,每打完一发都会显示平均环数! def show_avg(): print('你已进入显示移动平均环数系统!') a = yield avg = a/1 b = yield avg = (a + b)/2 print('目前的平均环数是:') yield avg generator = show_avg() generator.__next__() print(generator.send(10)) # 第一发打了

def generator(): print(123) yield 1 print(456) yield 2 g = generator() ret = g.__next__() print('***'ret) ret = g.send(None) #send 效果和 next一样 print('***'ret) next与send 归纳: 1.send 获取下一个值得效果和next基本一致 2.只是在获取下一个值得时候,给上一个yield的位置传一个参数 使用send的注意事项 1.第一次使用

生成器: 生成器的本质就是迭代器 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(): print('abc') yield 222 #由于函数中有了yield ret = func() print(ret) #我们执行函数的时候实际上是获取生成器 结果: <generator object func at 0x10567ff68> 这个叫func的生成器的内存地址0x10567ff68 在Python中可以通过三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数

一.昨日内容回顾 惰性机制(只有执行__next__()才会取值)二.今日主要内容 1.生成器 生成器:本质是迭代器,写法和迭代器不一样.用法和迭代器一样. ※生成器记录的是代码 2.生成器函数 生成器函数: 在函数中return换成yield. 这个函数就是生成器函数 def func(): yield yield from iterable 相当于 for el in iterable: yield el 取值: gen.__next__() 下一个 gen.send() 可以给上一个yie

1.生成器函数 # 函数中如果有yield 这个函数就是生成器函数. 生成器函数() 获取的是生成器. 这个时候不执行函数# yield: 相当于return 可以返回数据. 但是yield不会彻底中断函数. 分段执行函数.# gen.__next__() 执行函数. 执行到下一个yield.# gen.__next__() 继续执行函数到下一个yield. 不用生成器可能导致内存不够 def order(): lst = [] for i in range(10000): lst.append

1.1迭代器 什么是迭代器: 迭代器是一个可以记住遍历的位置对象 迭代器对象从集合的第一个元素元素开始访问,直到所有元素被访问完结束,迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本方法:iter ,next 方法 内置函数iter(),next()  本质上都是用的对象.__iter__(),__next__()的方法 内置函数 iter(iterable),表示把可迭代对象 变成迭代器(iterator) 内置函数next(iterator) ,表示查看下一次迭代的值(当然也可以用 iterato

迭代器和生成器的概念 迭代器 对于list.string.tuple.dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的.在后台for语句对容器对象调用iter()函数.iter()是python内置函数. iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素.next()也是python内置函数.在没有后续元素时,next()会抛出一个StopIteration异常,通知for语句循环结束. 迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置,当我们对迭代器

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__

一.生成器    本质就是迭代器. 我们可以直接执⾏__next__()来执⾏ 以下⽣成器 一个一个的创建对象 创建生成器的方式: 1.生成器函数 2.通过生成器 表达式来获取生成器 3.类型转换(看不到) 二.生成器函数(重点)    深坑:生成器在要值得时候才拿值 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 表示返回,不会终止函数的执行,可以分段的执行一个函数. 当函数中包含了yield,次函数就是生成器函数 坑:生成器函数在执

1. 生成器和生成器函数 生成器的本质就是迭代器 生成器的三种创建办法: 1.通过生成器函数 2.通过生成器表达式创建生成器 3.通过数据转换   2. 生成器函数: 函数中包含了yield的就是生成器函数 注意:生成器函数被执行. 获取到的是生成器. 而不是函数的执行生成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选) 取值: 1. __next__() def func(): print("我是周杰伦") yield "昆凌" # 函数中包含了y

一.今日主要内容总览(重点) 1.生成器(目的:帮助我们创建对象) (1)生成器的本质就是迭代器 (2)一个一个的创建对象 (3)创建生成器的方式: 1.生成器函数 2.通过生成器表达式来获取生成器 3.类型转换(看不到) 2.生成器函数(重点) (1)生成器函数中包含 yield关键字,返回数据和return差不多 return会立即结束和这个函数的执行 yield 可以分段的执行一个函数 (2)大坑(五星重点): 生成器函数在执行的时候返回生成器,而不是直接执行次函数 (3)能向下执行的两个

一.生成器 概念:生成器的是实质就是迭代器 1.生成器的贴点和迭代器一样,取值方式也和迭代器一样. 2.生成器一般由生成器函数或者声称其表达式来创建,生成器其实就是手写的迭代器. 3.在python中有三种方式来获取生成器: (1)通过生成器函数获取生成器 (2)通过各种推导式来实现生成器; (3)通过生成器表达式来创建生成器 二.生成器函数 首先,先看一个简单函数,如下: def jaun(): ") return 222 ret = juan() print(ret) # 结果为: 将上面函

一.生成器 什么是生成器,生成器的实质就是迭代器 在python中有三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数 2.通过各种推导式来实现生成器 3.通过数据的转换也可以获取生成器 1 def func() 2 print("111") 3 yield 222 4 ret = func() 5 print(ret) 6 7 结果: 8 <generator object func at 0x10567ff68> send方法和__next__() send和__next__(

今天就来介绍一下内置函数和迭代器 .生成器相关的知识 一.内置函数:就是Python为我们提供的直接可以使用的函数. 简单介绍几个自己认为比较重要的 1.#1.eval函数:(可以把文件中每行中的数据类型提取出来(之前是字符串类型)) a = "{'a':23,'b':43,'book':'english'}" print(eval(a)) 2.#2.hash(可以hash的数据类型是不可变数据类型) a = 'alex' b = hash(a) print(b) 3.#zip 函数(

生成器本质上是迭代器,包含__iter__和__next__功能 生成器的产生方式: 1,生成器函数构造. 2,生成器推导式构造. 3,数据类型的转化. 通过构造生成器函数,就是将函数中的return变为yield def func2(x): x += 1 print(111) yield x x += 1 print(222) yield x func2(2) #函数不会执行 g_obj =func2(3) #将func2(3)赋值给g_obj,g_obj是个迭代器 g_obj.__next_

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