先来看一个例子 def foo(): print("starting...") while True: res = yield print("res:",res) g = foo() next(g) 在上面的例子里,因为foo函数中有yield关键字,所以foo()函数的执行结果g是一个生成器,此时可以使用next(g)或者g.__next__()方法触发生成器的执行 程序的执行结果为 starting... 使用next(g)触发生成器的执行时,程序会按照正常的顺…

一:匿名函数的定义 lambda parameter_list: expression 二:三元表达式 条件为真时返回的结果 if 条件判断 else 条件为假的时候返回的结果 三:map map(func(arg1, arg2...), list1_arg1, list2_arg2), 对后面输入的list分别执行前面的函数(数学的映射) 四:reduce reduce(func(arg1, arg2...), list1_arg, init_value), 连续计算,连续调用lambda表达…

Python函数式编程之map() Python中map().filter().reduce()这三个都是应用于序列的内置函数. 格式: map(func, seq1[, seq2,…]) 第一个参数接受一个函数名,后面的参数接受一个或多个可迭代的序列,返回的是一个集合. Python函数编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素,并将所有的调用的结果作为一个list返回.如果func为None,作用同zip(). 1.当seq只有一个时,将函数func作用于这个seq的每个元…

作为比较老牌的面向对象的编程语言java,在对函数式编程的支持上一直不温不火. 认为面向对象式编程就应该纯粹的面向对象,于是经常看到这样的写法:如果你想写一个方法,那么就必须把它放到一个类里面,然后new出来对象,对象调用这个方法. 这种方式在函数式编程语言看来太死板,没有必要在对待多种编程范式上采取非此即彼的做法. 如今比较现代的编程语言也都是多编程范式的支持,不再去对一种编程范式固守一隅,一种语言可能会同时具有面向对象.函数式.元编程等多种特性,这方面java的后来者C#都走在她的前面. 终…

lambda( ), map( ), reduce( ), filter( ) 1. lambda( )主要用于“行内函数”: f = lambda x : x + 2 #定义函数f(x)=x+2 g = lambda x,y: x+y #定义函数f(x,y)=x+y 2. 列表解析:可以简化代码 a = [1,2,3] b =[] for i in a: b.append(i+2) #使用列表解析完成上述功能: a = [1,2,3] b = [i+2 for i in a] 3. map(…

一.yield表达式形式 1 #装饰器,初始化含yield表达式的生成器 def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): g=func(*args,**kwargs) next(g) return g return wrapper @init def eater(name): print('%s ready to eat'%name) list=[] while True: food=yield list list.append(food) print(…

Python 多进程编程之multiprocessing--Pool ----当需要创建的子进程数量不多的时候,可以直接利用multiprocessing 中的Process 动态生成多个进程, ----但是,如果是成百上千个任务,手动创建的话,工作量会很大,此时就会用到multiprocessing 下的Pool ----初始化Pool 时,可以指定一个最大的进程数,当背后的请求提交到Pool 中时,如果池子没有满,那么就会创建一个新的进程来执行该请求. 如果满了(池子中的进程以及达到最大进程…

Python 多进程编程之multiprocessing 1,Process 跨平台的进程创建模块(multiprocessing), 支持跨平台:windowx/linux 创建和启动      创建格式:p=Process(target=函数名)----def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}):group:分组(基本不用)target:表示这个进程实例所调用的对象.name:给进程起一…

单线程.多线程之间.进程之间.协程之间很多时候需要协同完成工作,这个时候它们需要进行通讯.或者说为了解耦,普遍采用Queue,生产消费模式. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(六) 同步deque和多线程…

协程的含义就不再提,在py2和py3的早期版本中,python协程的主流实现方法是使用gevent模块.由于协程对于操作系统是无感知的,所以其切换需要程序员自己去完成. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.协程的调度原理(…