生成器表达式 [i for i in range(100)] #列表解析 与列表解析的不同是,列表解析用中括号,生成器表达式用小括号 g = (i for i in range(1000)) #生成器表达式 #不用yield的表达形式 print(g) #这是一个迭代对象 print(next(g)) #next(g) == g.__next__() #next(g)相当于g.__next__() print(next(g)) #next(g) == g.__next__() print(nex

Python3 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 三元表达式 表达式中,有三个元素 name = input("请输入姓名: ")ret = '输入正确' if name == 'aaa' else '输入错误'print(ret)  列表推导式 #1.示例# 方法1egg_list1 = []for i in range(10): egg_list1.append('鸡蛋%s' % i)print(egg_list1) #方法2egg_list2 = ['鸡蛋%s' %i for

''' 生成器:函数中有yield就是生成器函数 生成器本质是一个迭代器 yield后面的值会作为返回值返回. ''' def func(): print("apple") print("banana") print("orange") g = func() #创建一个生成器对象,本质是一个迭代器 print(g.__next__()) print(next(g)) print(g.__next__()) # print(g.__next__()

1.迭代器 (1)可迭代对象 s1 = ' for i in s1: print(i) 可迭代对象 示例结果: D:\Python36\python.exe "E:/Python/课堂视频/day13视频与课堂笔记/day13课堂笔记/day13/02 迭代器.py" 1 2 3 True False Process finished with exit code 0 示例结果 int object is not iterable for i in 123: print(i) Int

一.列表生成式 生成1-100的列表 li = [] for i in range(1,101): li.append(i) print(li) 执行输出: [1,2,3...] 生成python1期~11期 li = [] for i in range(1,12): li.append('python'+str(i)+'期') print(li) 执行输出: ['python1期', 'python2期', 'python3期'...] 第二种写法 li = [] for i in range

Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现. Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism).当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不

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__

python_day_13 今日主要内容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 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__() 2. send(值) 给上一个yield位置传一个值, 第一个和最后一个yield不用传值 3.

1.生成器 生成器的本质就是迭代器 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) 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 2.生成函数 和普通函数没有区别.里面有yield的函数就是生成器函数. 生成器函数在执行的时候.默认不会执行函数题.返回生成器 通过生成器的__next__()分段执行这个函数. send()给上一个yield传值,不能再开头(没有上一个yield),最后一个yield也不可以用se

生成器 1.什么是生成器? 生成的工具. 生成器是一个 "自定义" 的迭代器, 本质上是一个迭代器. 2.如何实现生成器 但凡在函数内部定义了的yield, 调用函数时,函数体代码不会执行, 会返回一个结果,该结果就是一个生成器. yield: 每一次yield都会往生成器对象中添加一个值. - yield只能在函数内部定义 - yield可以保存函数的暂停状态 yield与return: 相同点: 返回值的个数都是无限制的. 不同点: return只能返回一次值,yield可以返回多

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

解析式和生成器表达式 列表解析式 列表解析式List Comprehension,也叫列表推导式 #生成一个列表,元素0-9,将每个元素加1后的平方值组成新的列表 x = [] for i in range(10): x.append((i+1)**2) print(x # 列表解析式 [(i+1)**2 for i in range(10)] 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

生成器generator 生成器指的是生成器对象,可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: 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: yield生成器示例: 生成器表达式示例: 普通的函数调用fn(),函数会立即执行完毕,但是生成器函数可以使用next函数多次执行: 生成器函数等价于生成器表达式,只不过生成器函数更复杂: 生成器举例

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

欢迎访问个人网站:www.comingnext.cn 1. 关于Python内置序列类型 a. 按能否存放不同类型的数据区分 容器序列: list.tuple 和collections.deque这些序列能存放不同类型的数据 扁平序列: str.bytes.bytearray.memoryview和array.array,这类序列只能容纳一种类型. b. 按能否被修改来分类 可变序列: list.bytearray.array.array.collections.deque 和 memoryvi

一.装饰器 一.装饰器的知识储备 1.可变长参数  :*args和**kwargs def index(name,age): print(name,age) def wrapper(*args,**kwargs): #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3} index(*args,**kwargs) #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5) 2.函数对象:被当做数据传递 1.函数可以当做参数传给另外一个函数 2.一个函数的返回值,也可以是一个函数(

本章目录: 一.三元表达式.列表推导式.生成器表达式 二.递归调用和二分法 三.匿名函数 四.内置函数 ================================================================== 一.三元表达式.列表推导式.生成器表达式 1. 三元表达式 #三元表达式格式: ''' 判定条件? 为真时的结果 : 为假时的结果 ''' # 例 result = 5>3? 1 : 0 ''' 定义函数比较两个值 ''' def max(x, y): if x

生成器表达式 1 生成器表达式定义 生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来.生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制.生成器表达式可以用来处理大数据文件. 序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应该考虑生成器表达式而不是列表解析. 生成器表达式产生的是一个生成器对象,实质就是迭代器. 2 生成器表达式语法 语法: (expression for

一 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 一 三元表达式 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 二 列表推导式 #1.示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #2.语法 [expression for item1 in iterabl

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