列表解析式: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式: (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 二者的区别: -列表解析式需要生成所有的数据: -生成器解析式不是真正创建列表,而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目yield出来.生成器表达式使用了延迟计算,在使用内存上更有效.…

协程函数应用 列表生成式 生成器表达式   一.知识点整理: 1.可迭代的:对象下有_iter_方法的都是可迭代的对象 迭代器:对象._iter_()得到的结果就是迭代器 迭代器的特性: 迭代器._next_() 取下一个值 优点: 1.提供了一种统一的迭代对象的方式,不依赖于索引 2.惰性计算 缺点: 1.无法获取迭代器的长度 2.一次性的,只能往后取值,不能往前退,不能像索引那样去取得某个位置的值 2.生成器:函数内带有yield关键字,那么这个函数执行的结果就是生成器 生成器的本质就是迭代…

一.列表解析式(列表推倒式): 功能:是提供一种方便的列表创建方法,所以,列表解析式返回的是一个列表. 1 lst = [1, 3, 5, 8, 10] 2 ll = [x+x for x in lst if x <= 5] 3 print ll 4 >>>[2, 6, 10] 二.字典解析式: 1 dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} 2 d = {k: v for k, v in dic.items() if v >=2} 3 print d 4…

一.协程函数的应用 写一个装饰器用于让协程函数不需要输入再执行一次next()函数 分析: 在装饰器中生成该协程函数的生成器, 并且执行一次next()函数 def firstNext(func): def wrapper(*args, **kwargs): g = func(*args, **kwargs) next(g) return g return wrapper @firstNext def eater(name): print("{} start to eat".forma…

一.知识点整理: 1.可迭代的:对象下有_iter_方法的都是可迭代的对象 迭代器:对象._iter_()得到的结果就是迭代器 迭代器的特性: 迭代器._next_() 取下一个值 优点: 1.提供了一种统一的迭代对象的方式,不依赖于索引 2.惰性计算 缺点: 1.无法获取迭代器的长度 2.一次性的,只能往后取值,不能往前退,不能像索引那样去取得某个位置的值 2.生成器:函数内带有yield关键字,那么这个函数执行的结果就是生成器 生成器的本质就是迭代器 def func(): n=0 whil…

PEP原文:https://www.python.org/dev/peps/pep-0530 PEP标题:PEP 530 -- Asynchronous Comprehensions PEP作者:Yury Selivanov 创建日期:2016-09-03 合入版本:3.6 译者:豌豆花下猫@Python猫 PEP翻译计划:https://github.com/chinesehuazhou/peps-cn 摘要 PEP-492 和 PEP-525 通过 async/await 语法,引入了对原生…

高级解析式 条件逻辑早些时候,我向您展示了这个公式: python学习交流群:660193417### new_list = [expression for member in iterable] 公式可能有些不完整.对解析式的更加完整描述增加了对可选条件的支持.将条件逻辑添加到列表解析式的最常见方法是在表达式的末尾添加条件: new_list = [expression for member in iterable (if conditional)] 在这里,您的条件语句正好位于右边的括号中.…

原文1地址: http://treyhunner.com/2015/12/python-list-comprehensions-now-in-color/ 原文2地址: http://blog.teamtreehouse.com/python-single-line-loops 前言 进一步学习Python之后,发现了Python有别于C++的一些语法,其中比较有代表性的就是在写FOR LOOP的时候,Python的一些很简洁但是不太容易理解的表达.这种表达式叫做列表解析式(List Compr…

Ⅰ起因 学习python的同学通常会遇到这样一道经典生成器测试题: def gen(): for i in range(4): yield i base = gen() for n in (2,10): base = (i+n for i in base) print(list(base)) [21,22,23,24] #简单解答: 因为for循环了两次,并对base从新赋值了,所以可以简化为(i+n for i in (i+n for i in base)) 而n 全部引用了后赋值的10.最里…

列表解析——用来动态地创建列表 [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 例子一: map(lambda x: x**2, range(6)) [0, 1, 4, 9, 16, 25] [x**2 for x in range(6)] [0, 1, 4, 9, 16, 25] 列表解析式可以取代内建的map()函数以及lambda,而且++效率更高++. 例子二: seq = [11, 10, 9, 8, 7, 6] filter(lambda x…