Python学习-生成器 - Generator
简单来说,generator是一个能够返回迭代器对象的函数.
yield的使用:
在python中,当你定义一个函数,使用了yield关键字时,这个函数就是一个生成器,它的执行会和其他普通的函数有很多不同,函数返回的是一个对象,而不是你平常 所用return语句那样,能得到结果值。如果想取得值,那得调用next()函数,如:
c = h() #h()包含了yield关键字
#返回值
c.next()
每当调用一次迭代器的next函数,生成器函数运行到yield之处,返回yield后面的值且在这个地方暂停,所有的状态都会被保持住,直到下次next函数被调用,或者碰到异常循环退出(也就是说,yield一般是放在循环里面的)。
def fib(max):
a, b = ,
while a < max:
yield a #generators return an iterator that returns a stream of values.
a, b = b, a+b
程序运行:
for n in fib():
print n
yield其他例子展示:排列,组合
#生成全排列
def perm(items, n = None):
if n is None:
n = len(items)
for i in range(len(items)):
v = items[i:i+]
if n==:
yield v
else:
rest = items[:i] + items[i+:]
for p in perm(rest, n-):
yield v + p
def comb(items, n = None):
if n is None:
n = len(items)
else:
for i in range(len(items)):
v = items[i:i+]
if == n:
yield v
else:
rest = items[i+:]
for c in comb(rest, n-):
yield v + c
上面这两个例子写的真好。
我自己实验了一下,发现生成全排列好使,但是生成组合的好像没啥用。
def perm(items, n = None):
if n is None:
n = len(items)
for i in range(len(items)):
v = items[i:i+]
if n==:
yield v
else:
rest = items[:i] + items[i+:]
for p in perm(rest, n-):
yield v + p def comb(items, n = None):
if n is None:
n = len(items)
for i in range(len(items)):
v = items[i:i+]
if == n:
yield v
else:
rest = items[i+:]
for c in comb(rest, n-):
yield v + c def main():
items = [,,] for x in perm(items):
print x print '-' * for x in comb(items):
print x if __name__ == '__main__':
main()
结果:
$ python generator_demo.py
[, , ]
[, , ]
[, , ]
[, , ]
[, , ]
[, , ]
--------------------
[, , ]
Python学习-生成器 - Generator的更多相关文章
- Python之生成器(generator)和迭代器(Iterator)
generator 生成器generator:一边循环一边计算的机制. 生成器是一个特殊的程序,可以被用于控制循环的迭代行为.python中的生成器是迭代器的一种,使用yield返回值函数,每次调用y ...
- Python的生成器Generator小结
一. 生成器的介绍 在介绍生成器(Generator)之前,我们首先需要熟悉列表生成式,列表生成式是Python内置的简单又强大的用来创建列表的生成式. 举个例子, 如果我们想生成[1*1,2*2,3 ...
- Python学习---生成器的学习1210
在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器: 结论: 生成器本质是一个函数,不同于函数的是它生成的是一个对象,不执行函数内的代码 1.1. 列表生成器 列表生成器: 列表是直接生成数字在 ...
- python中生成器generator
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 ...
- Python中生成器generator和迭代器Iterator的使用方法
一.生成器 1. 生成器的定义 把所需要值得计算方法储存起来,不会先直接生成数值,而是等到什么时候使用什么时候生成,每次生成一个,减少计算机占用内存空间 2. 生成器的创建方式 第一种只要把一个列表生 ...
- 2019-02-02 Python学习——生成器杨辉三角,迭代器与可迭代对象的区别
练习 杨辉三角定义如下: 1 / \ 1 1 / \ / \ 1 2 1 / \ / \ / \ 1 3 3 1 / \ / \ / \ / \ 1 4 6 4 1 / \ / \ / \ / \ / ...
- Python学习---装饰器/迭代器/生成器的学习【all】
Python学习---装饰器的学习1210 Python学习---生成器的学习1210 Python学习---迭代器学习1210
- Python学习笔记——基础篇【第四周】——迭代器&生成器、装饰器、递归、算法、正则表达式
目录 1.迭代器&生成器 2.装饰器 a.基本装饰器 b.多参数装饰器 3.递归 4.算法基础:二分查找.二维数组转换 5.正则表达式 6.常用模块学习 #作业:计算器开发 a.实现加减成熟及 ...
- Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(一):Generator
转载请注明出处:点我 这是一系列的文章,会从基础开始一步步的介绍Python中的Generator以及coroutine(协程)(主要是介绍coroutine),并且详细的讲述了Python中coro ...
随机推荐
- PCB Genesis脚本C#使用WPF窗体实现方法
用C#写脚本做UI界面基本上都是用WinForm界面,如果想制作很漂亮动态的界面用WPF界面挺不错的选择, 这里介绍如何使用控制台程序调用WPF窗口 一.方法一 在控制台程序中,通过Main方法启动W ...
- Labeling Balls(拓扑)
http://poj.org/problem?id=3687 看题意看了半天没看懂怎么回事,看完Discuss彻底凌乱了..后来看了题解才懂,就是逆向建图+拓扑排序,建图时要判重边. #include ...
- Python 39 数据库
一:数据存储引擎 1. 什么是引擎? 一个功能的核心部分 引擎可以被分类 例如: 自然 增压 汽油 柴油 混合动力 天然气 核动力 汽油:动力弱,噪音小,震动小 柴油:动力强,污染大,噪音大,震动大 ...
- go之for循环
一.基于计数器的迭代 格式 for 初始化语句; 条件语句; 修饰语句{} 实例 package main import "fmt" func main(){ for i:=0;i ...
- Mysql 时间、字符串、时间戳互转
时间转字符串 select date_format(now(),'%Y-%m-%d'); 时间转时间戳 select UNIX_TIMESTAMP(now()); 时间戳转时间 ) :: 时间戳转字符 ...
- es优化收藏
Elasticsearch常用优化 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6478773.html Elasticsearch 基础理论 & 配置调优 http:/ ...
- Django学习案例一(blog):五. 开发主页(博客列表展示)
主页是一个“博客列表”页.博客要按发布时间的倒序来排列,每个博客都要包含标题.作者.分类.发布时间的显示(年-月-日 时:分)及节选的正文内容(前 100 个字).点击单独的博客可以进入其详情页. 1 ...
- Android Fragment与Activity交互的几种方式
这里我不再详细介绍那写比较常规的方式,例如静态变量,静态方法,持久化,application全局变量,收发广播等等. 首先我们来介绍使用Handler来实现Fragment与Activity 的交互. ...
- js 如何给标签增加属性
<html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </he ...
- Metric Learning度量学习:**矩阵学习和图学习
DML学习原文链接:http://blog.csdn.net/lzt1983/article/details/7884553 一篇metric learning(DML)的综述文章,对DML的意义.方 ...