生成器 生成器是生成一个值的特殊函数,它具有这样的特点:第一次执行该函数时,先从头按顺序执行,在碰到yield关键字时该函数会暂停执行该函数后续的代码,并且返回一个值:在下一次调用该函数执行时,程序将从上一次暂停的位置继续往下执行. 通过一个例子来理解生成器的执行过程.求1-10的所有整数的立方并将结果打印输出,正常使用列表的实现如下: 输出结果如下: 当数据量很少时,可以很快得到结果.但是如果范围扩大到10000甚至是100000000,就会发现程序执行时间会变长,变卡,甚至有可能会因超出…

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1.生成器 生成器的创建方法: (1)通过列表生成式创建 可以通过将列表生成式的[]改成() eg: # 列表生成式 L = [ x*2 for x in range(5)] # L = [0, 2, 4, 6, 8] # 生成器 G = ( x*2 for x in range(5)) # 此时的G是,<generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0> 创建列表生成式和生成器的区别只是最外层的()和[],列表生成式是一个列表,而生成器事宜…

python中"生成器"."迭代器"."闭包"."装饰器"的深入理解 一.生成器 1.生成器定义:在python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. a. 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. b. 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…

1.生成器,迭代器,闭包,装饰器的优点 生成器就是一类特殊的迭代器 迭代器的优点也即生成器的优点: 1.节约内存.python在使用生成器时对延迟操作提供了支持. 2.迭代到下一次的调用时,所使用的参数都是第一次所保留下的. 装饰器就是一类特殊的闭包 闭包的优点:可以实现代码复用性,防止代码冗余,就是让这些变量的值始终保持在内存中,不会在调用后被自动清除. 装饰器的优点:1.在不修改原功能模块代码前提下,还能增加新的功能 2.可以实现代码复用性,防止代码冗余(装饰器就是一类特殊的闭包) 2.生成…

迭代器 迭代是访问集合元素的一种方式.迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象.迭代器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完结束.迭代器只能往前不会后退. 可迭代对象 以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如 list . tuple . dict . set . str 等: 一类是 generator ,包括生成器和带 yield 的generator function. 这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象: Iterable…

一.生成器 1.什么是生成器? 在python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 2.生成器有什么优点? 1.节约内存.python在使用生成器时对延迟操作提供了支持.所谓延迟,是指在需要的时候才产生结果,而不是立即产生结果.这样在需要的时候才去调用结果,而不是将结果提前存储起来要节约内存.比如用列表的形式存放较大数据将会占用不少内存.这是生成器的主要好处.比如大数据中,使用生成器来调取数据结果而不是列表来处理数据,因为这样可以节约内存. 2.迭代到下一次的调用时,所使…

python函数式编程之返回函数 高阶函数处理可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回. 函数作为返回值 def laxy_sum(*args): def sum(): ax = 0; for n in args: ax = ax + n; return ax; return sum; print(laxy_sum(1, 3, 5, 7)); # <function laxy_sum.<locals>.sum at 0x000001F2E3272F28>返回一个函数而不是…

一.作用域 在Python程序中创建.改变.查找变量名时,都是在一个保存变量名的空间中进行,我们称之为命名空间,也被称之为作用域.python的作用域是静态的,在源代码中变量名被赋值的位置决定了该变量能被访问的范围.即Python变量的作用域由变量所在源代码中的位置决定. 在Python中并不是所有的语句块中都会产生作用域.只有当变量在Module(模块).Class(类).def(函数)中定义的时候,才会有作用域的概念.而在if.for.while等语句中不产生作用域. L(local)局部作…

在作用域与名字空间提到,python是静态作用域,变量定义的位置决定了变量作用的范围.变量沿着local,global,builtins的路径搜索,直觉上就是从里到外搜索变量,这称为最内嵌套作用域规则. 从里到外的搜索 a = 1 def f(): a = 2 def b(): print(a) b() f() 输出结果 2 最内嵌套作用域规则有一个神奇的特性,它对local变量的搜索只依赖于静态代码的组成,而与代码如何调用没有关系. 闭包 a = 1 def f(): a = 2 def b(…