介绍 1.生成器表达式(generator expression)也叫生成器推导式或生成器解析式,用法与列表推导式非常相似,在形式上生成器推导式使用圆括号(parentheses)作为定界符,而不是列表推导式所使用的方括号(square brackets). 2.与列表推导式最大的不同是,生成器推导式的结果是一个生成器对象.生成器对象类似于迭代器对象,具有惰性求值的特点,只在需要时生成新元素,比列表推导式具有更高的效率,空间占用非常少,尤其适合大数据处理的场合. 3.使用生成器对象的元素时,可以…

什么是生成器表达式 还记得列表解析吗?我们把[]换成()就变成生成器表达式了. g = (x for x in [1, 2, 3, 4]) print(g) # <generator object <genexpr> at 0x000001CDC3A6AA50> # 我们可以调用__next__()进行迭代 print(g.__next__()) # 1 # 还可以使用list一次性全部迭代 # 没有1是因为上面已经把第一个元素yield出来了 print(list(g)) # […

这篇文章主要介绍了举例详解Python中的split()函数的使用方法,split()函数的使用是Python学习当中的基础知识,通常用于将字符串切片并转换为列表,需要的朋友可以参考下   函数:split() Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下:split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list)os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开 一.函数说明1.split()函数语法:st…

[背景] Python中的正则表达式方面的功能,很强大. 其中就包括re.sub,实现正则的替换. 功能很强大,所以导致用法稍微有点复杂. 所以当遇到稍微复杂的用法时候,就容易犯错. 所以此处,总结一下,在使用re.sub的时候,需要注意的一些事情. 解释具体的注意事项之前,先把其具体的解释贴出来: re.sub re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) Return the string obtained by replacing the…

它是什么? ? 1 2 >>> type(NotImplemented) <type 'NotImplementedType'> NotImplemented 是Python在内置命名空间中的六个常数之一.其他有False.True.None.Ellipsis 和 __debug__.和 Ellipsis很像,NotImplemented 能被重新赋值(覆盖).对它赋值,甚至改变属性名称, 不会产生 SyntaxError.所以它不是一个真正的“真”常数.当然,我们应该永远不…

今天是Python专题的第26篇文章,我们来聊聊Python当中的协程. 我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念,我们再来简单review一下.协程又称为是微线程,英文名是Coroutine.它和线程一样可以调度,但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理.并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理,需要的时间比较长.而协程呢,它的调度和销毁都是程序自己来控制的,因此它更加轻量级也更加灵活. 协程有这么多优点,自然也会有一些缺点,其中…

一.简介 Python的条件和循环语句,决定了程序的控制流程,体现结构的多样性.须重要理解,if.while.for以及与它们相搭配的 else. elif.break.continue和pass语句.二.详解1.if语句 Python中的if子句由三部分组成:关键字本身.用于判断结果真假的条件表达式以及当表达式为真或者非零时执行的代码块.if 语句的语法如下: ? 1 2 if expression:  expr_true_suite if 语句的expr_true_suite代码块只有在条件…

生成器不会吧结果保存在一个系列里,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopTteration异常结束 1.生成器语法: 生成器表达式:通列表解析语法,只不过把列表解析的[] 换成() 生成器表达式能做的事情列表解析基本能处理,只不过在需要的序列比较大时,列表解析比较非内存 2.生成器函数: 在函数中出现 yield 关键字,那么该函式就不在是普通的函数,而是生成器函数 但是生成器函数可以生产一个无限的序列,这样列表根本没有办法进行处理 yield 的作用就是把一个函数变…

1.实现generator的两种方式 python中的generator保存的是算法,真正需要计算出值的时候才会去往下计算出值.它是一种惰性计算(lazy evaluation). 要创建一个generator有两种方式. 第一种方法:把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator: >>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>…

python中@的用法 @是一个装饰器,针对函数,起调用传参的作用. 有修饰和被修饰的区别,‘@function'作为一个装饰器,用来修饰紧跟着的函数(可以是另一个装饰器,也可以是函数定义). 代码1 def funA(desA): print("It's funA") def funB(desB): print("It's funB") @funA def funC(): print("It's funC") 结果1 It's funA 分析1…