目录 一.yield表达式 1 yield表达式基本用法 二.三元表达式 三.生成式 1 列表生成式 2 字典生成式 3 集合生成式 4 生成器表达式 四.函数的递归 1 递归的定义 2 详解递归 前引: 上节课思考:多个装饰器的加载和运行分析 def deco1(func1): #func1=warpper2 def wrapper1(*args,**kwargs): print('正在运行===>deco1.wrapper1') res1=func1(*args,**kwargs) retu…

生成器总结: 语法上和函数类似:生成器函数和常规函数几乎是一样的.它们都是使用def语句进行定义,差别在于,生成器使用yield语句返回一个值,而常规函数使用return语句返回一个值. 自动实现迭代器协议:对于生成器,Python会自动实现迭代器协议,以便应用到迭代背景中,(如for循环,sum函数).由于生成器自动实现了迭代器协议,所以,我们可以调用它的next方法,并且,在没有值可以返回的时候,生成器自动产生StopIteration异常 状态挂起:生成器使用yield语句返回一个值.yi…

三元表达式 #以下是比较大小,并返回值 def max2(x,y): if x > y: return x else: return y res=max2(10,11) print(res) #三元表达式仅应用于: #1.条件成立返回 一个值 #2.条件不成立返回 一个值 #三元表达式 def max2(x,y): return x if x > y else y print(max(10,11)) #三元表达式 #name='alex' 则返回SB,name=其他,则返回NB name=in…

目录: 一.列表推导式 二.生成器表达式 三.集合生成器 四.生成器面试题 五.解耦简单介绍 六.函数递归相关 一.列表推导式 需求:将[1,3,5]中的每个元素平方 正常思路: new_list = [] for i in [1,3,5]: new_list.append(i*i) print(new_list) #输出结果:[1, 9, 25] 列表推导式:以[ ]框住里面的内容 print([i*i for i in [1,3,5]]) #输出结果:[1, 9, 25] 列表推导式图示流程…

迭代器 迭代器对象:有__next__()方法的对象是迭代器对象,迭代器对象依赖__next__()方法进行依次取值 with open('text.txt','rb',) as f: res = f.__next__() # 第一行内容 print(res) res = f.__next__() # 第二行内容 print(res) 生成器 定义生成器的两种方式: # generator保存的是算法,每次调用next(),就计算出下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出S…

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…

Python第七天   函数  函数参数   函数里的变量   函数返回值  多类型传值     函数递归调用   匿名函数   内置函数 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字符串格式化 Python第三天 序列  5种数据类型  数值  字符串  列表  元组  字典 Python第四天   流程控制   if e…

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…

一.用于过滤的生成器函数 - 从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而不修改元素本身 import itertools l1 = [1,2,3,4,5] l2 = [True,False,True,False,True] def predict(k): return l2[k-1] # compress(it,selector_it)并行处理两个可迭代对象, # 如果selector_it中的元素是真值,产出it中对应的元素 # 输出: 1,3,5 for i in itertools.compr…

目录 迭代器 可迭代对象 迭代器对象 for循环原理 三元表达式(三目表达式) 列表推导式 字典生成式 zip()方法 生成器 生成器表达式 递归 递归的两个阶段 迭代器 迭代器即迭代的工具,迭代是一个重复的过程,每次重复即是一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值 可迭代对象 只要拥有__iter__()方法的对象就是可迭代对象,如下: print('name'.__iter__()) print(['read', 'run',[1,2,3,4]].__iter__()) print…

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_…

Python实现JSON生成器和递归下降解释器 github地址:https://github.com/EStormLynn/Python-JSON-Parser 目标 从零开始写一个JSON的解析器,特征如下: 符合标准的JSON解析器和生成器 手写递归下降的解释器(recursive descent parser) 使用Python语言(2.7) 解释器和生成器少于500行 使用cProfile完成性能分析和优化 实现内容 [x] 解析字面量(true false null) [x] 解析数…

os.walk 这个函数在遍历目录树的过程中产出文件名,因此递归搜索文件系统像for 循环那样简单. 用于过滤的生成器函数 模块  函数  说明 itertools  compress(it,selector_it) 并行处理两个可迭代的对象:如果 selector_it中的元素是真值,产出 it 中对应的元素 itertools  dropwhile(predicate,it) 处理 it,跳过 predicate 的计算结果为真值的元素,然后产出剩下的各个元素(不再进一步检查)   filt…

day14函数递归调用 1.装饰器叠加 def deco1(func1): def wrapper1(*args,**kwargs): print('=====>wrapper1 ') res1 =func1(*args,**kwargs) return res1 return wrapper1 def deco2(func2): def wrapper2(*args,**kwargs): print('=======>wrapper2') res2 = func2(*args,**kwarg…

Generator 异步方案 相比于传统回调函数的方式处理异步调用,Promise最大的优势就是可以链式调用解决回调嵌套的问题.但是这样写依然会有大量的回调函数,虽然他们之间没有嵌套,但是还是没有达到传统同步代码的可读性.如果以下面的方式写异步代码,它是很简洁,也更容易阅读的. // like sync mode try{ const value1 = ajax('/api/url1') console.log(value1) const value2 = ajax('/api/url1') c…

系列文章 -- ES6笔记系列 接触过Ajax请求的会遇到过异步调用的问题,为了保证调用顺序的正确性,一般我们会在回调函数中调用,也有用到一些新的解决方案如Promise相关的技术. 在异步编程中,还有一种常用的解决方案,它就是Generator生成器函数.顾名思义,它是一个生成器,它也是一个状态机,内部拥有值及相关的状态,生成器返回一个迭代器Iterator对象,我们可以通过这个迭代器,手动地遍历相关的值.状态,保证正确的执行顺序. 一.简单使用 1. 声明 Generator的声明方式类似一…

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…

1. 函数的定义: 返回值类型 函数名(形参列表) {函数体(函数的实现内容)}, 注意: 如果没有参数, 小括号也是必不可少的.  函数与函数之间可以嵌套调用(也就是在一个函数内部可以调用另外一个函数), 但是不能嵌套定义(不能在一个函数内部定义另外一个函数) 形参: 形式上的参数, 在函数定义时, 给定的参数叫做形参, 是一个一个的变量, 存储的数据在调用之前完未知 实参: 函数调用时给定的参数叫做实参, 是一个唯一确定的数据. 实参向形参传递的过程是一个拷贝的过程 函数相当于公司的部门,…

函数递归 递归的本质: 就是一个函数调用另外一个函数. def d(): return '123' def c(): r = d() return r def b(): r = c() return r def a(): r = b() print(r) a() def func(n): n += 1 if n >=4: return 'end' return func(n) r = func(1) print(r) 图解: 思考题: def func(): n +=1 if n >= 4:…

函数:递归是神马 让编程改变世界 Change the world by program 我们这节课的主题叫递归是神马,将通过小甲鱼带感的讲解,来告诉大家神马是递归!如果说优秀的程序员是伯乐,那么把递归比喻成神马是再形象不过的了! 递归到底是什么东西呢?有那么厉害吗?为什么大家常说"普通程序员用迭代,天才程序员用递归",没错,通过这节课的学习,你将了解递归,通过独立完成课后布置的练习,你将彻底摆脱递归给你生活所带来的困扰! 递归这个概念,是算法的范畴,本来不属于Python语言的语法内…

一.什么是生成器函数(generator function)? 生成器函数是ES6的新特性之一,它是一个在执行时能中途暂时退出,后面重新调用又能重新进入继续执行的一种函数. 并且在函数内定义的变量的所有状态不受中途退出的影响. 二.语法 声明方式: function* 函数名([参数1[, 参数2[, ... 参数n]]]) { JS语句 } 调用说明: 1) 调用生成器对象时会返回一个生成器的迭代器 2) 该迭代器中有一个next()方法,它返回一个包含value和done的对象 3) 每次调…

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…

生成器函数使用function*声明. 在生成器函数内部,有一种类似return的语法:关键字yield.二者的区别是,普通函数只可以return一次,而生成器函数可以yield多次(当然也可以只yield一次).在生成器的执行过程中,遇到yield表达式立即暂停,后续可恢复执行状态. 1.next方法的参数 yield语句本身没有返回值,或者说总是返回undefined. function* foo(x){ var y=2*(yield(x+1)); var z=yield(y/3); ret…

##recursive递归 递归特性:1. 必须有一个明确的结束条件2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少3. 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧, 每当函数返回,栈就会减一层栈帧.由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出) 注意函数不能够像while那样一直死循环下去,函数递归最大只能递归999次#递归例一: print(num) #2.1..…

如何使用生成器函数实现可迭代对象 问题举例: 实现一个可迭代对象的类,它能迭代出给定范围内 的所有素数: pn = PrimeNumbers(1, 30) for x in pn: print(x) 输出结果: 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 解决思路 将该类的__iter__方法实现成生成器函数,每次用yield返回一个素数 代码 from collections.abc import Iterable class PrimeNumbers(Iterable): def _…

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…

生成器函数 ''' yield类似于return 相同: 都返回出去一个值 不同: yield每次返回时, 会记录当前执行的位置 等下次调用生成器, 会从该位置向下走 return 直接终止函数 ''' # 2. 生成器函数 def mygen(): print('one') yield 1 print('two') yield 2 print('three') yield 3 # 创建生成器对象 gen = mygen() # 使用next res = next(gen) ''' 首先初始化生…

函数递归调用 在函数内部,可以调用其它函数,如果一个函数在内部调用自身,即是递归调用 为防止无限递归类似于死循环,需要如下: 1.必须要有一个明确的返回值: 2.每次进入更深一层递归时,问题规模应该比上次递归都有所减少: 3.递归效率不高,当层次过多会导致栈溢出 例如: def calc(n): print(n) if int(n/2) == 0: return n res=calc(int(n/2)) return res v=calc(10) print(v) 返回结果: 10 5 2 1…

先看一个栗子: # -*- coding:UTF-8 -*- __autor__ = 'zhouli' __date__ = '2018/12/6 21:08' # 生成器函数,函数里只要有yield关键字 def gen_func(): yield 1 def func(): return 1 if __name__ == "__main__": gen = gen_func() re = func() pass 生成器函数这个对象是是什么时候产生的呢?是python编译字节码的时候…