生成器就是一个返回迭代器(iterator)的函数. 包含了 yield 的函数,就是一个生成器. 生成器每使用yield语句产生一个值,函数就会被冻结(暂停执行),被唤醒后(即再次调用)接着上次执行,继续产生新的值. 一个函数中可以包含多个yield,原理不变. 在一些情况下使用生成器可以节省存储空间. 示例一: def gen(): for i in range(5): yield i*2 for i in gen(): print(i) -------------------- 0 2 4

迭代器与list相比较,就for in句型循环拿数据而言: 用list写很简洁,但如果list数据过大,会很消耗资源. 用iteration 迭代器写,则不会消耗那么多资源.他会随用随取,用一个拿一个.但是你要会先写一个迭代器类,然后才能for in,这样就很不简洁. 有没有既像list那样简洁,又像迭代器那样省资源的方法呢.yield 生成器来了: #非波那且数列: def func(max): #参数表示要返回前max个非波那且数 #n是计数用,a b分别为第一和第二个肥波那切数 n, a,

创建生成器 #第一种创建生成器的方法 #使用()创建生成器,如果使用[]则创建列表 a = (x**2 for x in range(1, 5)) #可以通过next一直产生新的数据,直到最后一个报异常,通过for遍历不会报异常 #也可以使用a.__next__() print(next(a))#输出1 print(a.__next__())#输出4 print(next(a))#输出9 #通过for遍历生成器 for i in a: print(i) #第二种创建生成器的方法 def crea

前几天刚开始看 Python ,后因为项目突然到来,导致Python的学习搁置了几天.然后今天看回Python 发现 Yield 这个忽然想不起是干嘛用的了(所以,好记性不如烂笔头.).然后只能 花点时间 回顾一下 廖雪峰老师 Python前面的课程内容了 并对廖老师的课程内容做了以下总结: 迭代器(iter):迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器的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结束.迭代器只能往前不会退后. 不过也没什么,因为很少在迭代过程中往后退.另外迭代器一大优点是

参考:http://blog.csdn.net/scelong/article/details/6969276 Python生成器 什么是python生成器,意思是带有一个yield语句的函数,既然它是个函数,那么与普通的函数有什么关系呢? 生成器是这样一个函数:记住上一次返回时在函数体中的位置.对生成器函数的第二次(或第 n 次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变. 生成器不仅“记住”了它数据状态:生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中,这种构造不只是数据值)中

本章内容 迭代器 面向过程编程 一.什么是迭代 二.什么是迭代器 三.迭代器演示和举例 四.生成器yield基础 五.生成器yield的表达式形式 六.面向过程编程 ============================================================ 一.什么是迭代 迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果.每一次对过程的重复称为一次"迭代",而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值. # 我们以前学习的while按照如下执

背景 首先,我不会解释这两个名词,我看过很多遍解释,可还是看不懂,还是直接看使用情景吧. 我们以佩波拉契数列为例,当我们不知道迭代器的情况下,我们写出来的代码可能是这样子的: '''这种方式计算fib(100)都很吃力''' fib = lambda n:fib(n-2) + fib(n-1) if n>1 else 1 或者优化一下,变成这样子: ''' 将迭代结果存入temp中,避免重复的计算, 这样可以提高计算速度,但是当计算fib(4000)时,会报: "maximum recur

python——生成器 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. 要创建一个generat

3.1. 提问者的问题 Python关键字yield的作用是什么?用来干什么的? 比如,我正在试图理解下面的代码: def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): if self._leftchild and distance - max_dist < self._median: yield self._leftchild if self._rightchild and distance + max_dist

如果是做Python或者其他语言的小伙伴,对于生成器应该不陌生.但很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能,可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能,也可以是生成器作用不是很明显.但是,生成器功能的确非常有用. 优点 直接讲概念估计你听完还是一头雾水,所以我们先来说说优点,也许能勾起你的兴趣.那么生成器有哪些优点,如下: 生成器会对PHP应用的性能有非常大的影响 PHP代码运行时节省大量的内存 比较适合计算大量的数据 那么,这些神奇的功能究竟是如何做到的?我们先来举个例子. 概念引入

python 关键字yield解析 yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator.yield 的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰 # eg_v1 建立一个列表,逐项地读取这个列表,那么这个列表就是一个可迭代对象. >>> mylist =

转自: http://python.jobbole.com/83610/ 本文作者: 伯乐在线 - wklken .未经作者许可,禁止转载!欢迎加入伯乐在线 专栏作者. 翻译 来源于stackoverflow问答,原文链接 Here SN上面看到的,顺手翻译下,第一次翻译,好多地方翻的不是很好 :) 问题:     1 Python中yield关键字的作用是什么?它做了什么? 例如,我想理解以下代码     1 2 3 def node._get_child_candidates(self, d

Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4, 上午看过了一篇讲Python生成器的博文: 提高你的Python: 解释‘yield’和‘Generators(生成器)’(英文原文) 这篇博文讲的挺好的,但在读完后,自己仍然对yield.send.yield返回值等概念不清楚,于是,做了两个小试验. 试验一:yield语句的返回值 def xyz(): print('xyz 0') while True: print('xyz 1') data = yield 2 print('xy

函数—生成器篇 1. 认识和区分可迭代or生成器 1.1 可迭代对象 当你建立了一个列表,你可以逐项地读取这个列表,这叫做一个可迭代对象 当你使用一个列表生成式来建立一个列表的时候,就建立了一个可迭代的对象 所有可以使用  for..in..语法的叫做一个迭代器:例如列表,字符串,文件…… 经常使用它们是因为我们可以如愿的读取其中的元素,但是你把所有的值都存储到了内存中,如果你有大量数据的话这个方式并不是你想要的 mylist=[ x*x for x in range(3) ] for i in

生成器 参考文章:  协程   gevent 生成器进阶 看个例子: def gg(): n='' i=0 while True: n=yield i #通过send传入到n if not n: pass else: print 'hehe',n i=100 #传进参数n的时候,使得i的值也变化了 i+=1 if __name__=='__main__': a=gg() print a.send(None) print a.next() print a.send(None) print a.se

yield python中yield的用法很像return,都是提供一个返回值,但是yield和return的最大区别在于,return一旦返回,则代码段执行结束,但是yield在返回值以后,会交出CUP的使用权,代码段并没有直接结束,而是在此处中断,当调用send()或者next()方法之后,yield可以从之前中断的地方继续执行. 在一个函数中,使用yield关键字,则当前的函数会变成生成器. 下面生成一个斐波那契数列. def fib(n): index = 0 a = 0 b = 1 w

1.生成器 ----> 1 b = [x*2 for x in range(100000000000)] MemoryError: 想生成一个存放很多数据的列表,但是又不想内存占用太多 每次用一个生成一个,最好 2)列表生成器:生成多个值,每次生成1个 In [29]: c = (x*2 for x in range(10)) In [30]: c Out[30]: <generator object <genexpr> at 0x7f8b5c0c6960> In [31]:

内置函数: 内置函数 # abs()返回一个数字的绝对值.如果给出复数,返回值就是该复数的模. b = -100 print(b) print(abs(b)) # all() 所有为真才为真,只要有一个假就是假,判断假的条件--> 假: 0,None, 以及空值(“”(空字符串), [], (), {}),都为假,其他都为真 # all(iterable), iterable -- 元组或列表. a = None b = [] c = {} d = () e = "" e1 =

小学生都能学会的python(生成器) 1. 生成器 生成器的本质就是迭代器. 生成器由生成器函数来创建或者通过生成器表达式来创建 # def func(): # lst = [] # for i in range(10000): # lst.append("衣服%s" % i) # return lst # lst = func() # print(lst) # def func(): # for i in range(1, 10000): # yield "衣服%s&qu

python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表,虽然写的是表达式,但是储存的是计算出来的结果,因此生成的列表受到内存大小的限制 示例: a = [x ** 2 for x in range(5)] print(a) 输出结果: [0, 1, 4, 9, 16] 生成器 (generator) 生成器同样可以用来生成一个列表,但是生成器保存的是算法,在每一次调用 next 时才会计算出结果,因此生成的列表不会受到内存大小的限制 示例: a