目录 1.为什么要进行数据类型转换 2.数据类型转换本质 3.数据类型转换用到的函数 4.常用数据类型转换的函数 (1)int()函数 (2)float()函数 (3)str()函数 (4)bool()函数 (5)eval()函数 1.为什么要进行数据类型转换 使用Python处理数据时,不可避免的要使用数据类型之间的转换.如int.float.string之间的转换. 例如: 问:通过input()函数接收用户输入的数据都是字符串类型,如果用户输入1,想得到整型该如何操作? 答:转换数据类型即

生成器 在python中生成器是指用代码实现迭代器的的功能本质还是迭代器,只不过是代码实现迭代器功能.在python中生成器是由函数实现的,通常我们在函数中加入yeild就可以实现生成器. 生成器中yield #定义一个函数 def func(): print(111) yield 3 print(222) g=func() 运行上面代码你会发现函数根本没有执行,因为此时g是一个生成器对象,生成器是不会自己运行的,需要你调用next方法才会运行,并且每次遇到yield就会停止,继续调用next方

一.生成器 生成器的本质就是迭代器    一个一个的创建对象   1.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 2.优点 节省内存 ,生成器本身就是代码,几乎不占用内存 3.特点 惰性机制,只能向前,不能反复 二.生成器函数 函数中包含了yield   这个函数就是生成器函数 def func(): print("你叫xxx?") yield "alex" print("真的?") yield &q

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

一. 生成器 本质就是迭代器. 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) 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: __next__(), 执行到下一个yield send(), 执行到下一个yield, 给上一个

生成器 1.定义 问题:python会把对象放到内存中,我们每次定义变量.列表等都会在内存中占用对应的地址块,所以当内存容量一定时,列表的容量会受到内存的限制,而且假如我们创建了一个包含200万个元素的列表,不仅会占用很大的地址空间,如果我们仅仅需要访问前面的几个元素,那么会造成后面的元素占用的空间都浪费了.基于这个问题,生成器就可以很好的解决. 解决:生成器可以根据特定的算法,生成一个可迭代的对象,当我们调用此对象时,可以在循环过程中不断推算后续的元素,调用终止之后则不再循环,而后面的元素也就

摘自:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00138681965108490cb4c13182e472f8d87830f13be6e88000 前面说了列表生成式,那么生成器怎么做呢 第一种方法,因为前面我们的列表生成式是用[]表示的,所以这里我们把[]换成()就行了 生成器保存的是算法 比如说我们的列表生成式是 k = [x*x  for  x   in   ran

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

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). 简单生成器 要创建一个generator,有很

1.下面这段代码的输出结果是什么?请解释. def extendList(val, list=[]): list.append(val) return list list1 = extendList(10) list2 = extendList(123,[]) list3 = extendList('a') print "list1 = %s" % list1 print "list2 = %s" % list2 print "list3 = %s&quo

本节主要记录一下列表生成式,生成器和迭代器的知识点 列表生成器 首先举个例子 现在有个需求,看列表 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],要求你把列表里面的每个值加1,你怎么实现呢? 方法一(简单): info = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = [] # for index,i in enumerate(info): # print(i+1) # b.append(i+1) # print(b) for index,i in enumerate(in

1. 概述 JSON (JavaScript Object Notation)是一种使用广泛的轻量数据格式. Python标准库中的json模块提供了JSON数据的处理功能. Python中一种非常常用的基本数据结构就是字典(Dictionary). 它的典型结构如下: d = { 'a': 123, 'b': { 'x': ['A', 'B', 'C'] } } 而JSON的结构如下: { "a": 123, "b": { "x": [&quo

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():

在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚. 简要说明三者关系 1)可迭代对象包含迭代器.2)如果一个对象拥有__iter__方法,其是可迭代对象:如果一个对象拥有next方法,其是迭代器.3)定义可迭代对象,必须实现

##################################总结############################### 什么是迭代器? 可迭代对象通过__iter__()可以转换成迭代器,满足迭代器协议. 内部含有__iter__且__next__方法的就是迭代器. # l = [1, 2, 3]# l_obj = l.__iter__()# print(l_obj) 迭代器的取值两种方法: l = [1, 2, 3] l_obj = l.__iter__() print(l_o

Python中三大器有迭代器,生成器,装饰器,本文主要讲述生成器.主要从生成器的概念,本质,以及yield关键字的使用执行过程. 本质:生成器是一类特殊的迭代器,使用了yield关键字的函数不再是函数,而是生成器.(使用了yield的函数就是生成器) 1.yield关键字有两点作用 1.1 yield语句一次返回一个结果,保存当前运行状态(断点),然后暂停执行,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行,即将生成器(函数)挂起 1.2.将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回,此时可以

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

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生成器的概念: 生成器不会把结果保存在一个系列中,而是保存在生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束 生成器是这样一个函数,它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)中的位置. 生成器的特点:     生成器是一个函数,而且函数的参数都会保留.     迭代到下

Python 面试中 8 个必考问题 1.下面这段代码的输出结果是什么?请解释. def extendList(val, list=[]): list.append(val) return list list1 = extendList(10) list2 = extendList(123,[]) list3 = extendList('a') print "list1 = %s" % list1 print "list2 = %s" % list2 print &

生成器是 Python 初级开发者最难理解的概念之一,虽被认为是 Python 编程中的高级技能,但在各种项目中可以随处见到生成器的身影,你得去理解它.使用它.甚至爱上它. 提到生成器,总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲,生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象,如果把迭代器比作 Android 系统,那么生成器就是 iOS,二者功能上差不多,但是生成器更优雅. 什么是迭代器 顾名思义,迭代器就是用于迭代操作(for 循环)的对象,它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素,任何实现了 __