# 生成器基础 - 定义 在循环的时候不断推算下一个元素的值,而不是一下子创建空间存储所有元素,这样节省空间. 并且在适当的条件结束循环,这种一边循环一边计算的机制,称为generator生成器 - 生成器创建方法(两种) a.将列表生成式的[]改成()-- 称为生成器表达式 - 列表表达式 l = [x**x )] - 生成器: g = (x**x )) b.带yield的函数 -- 当列表生成表达式比较复杂的时候,可以用函数来实现 ps: range() 和xrange()区别 range(…

# 区分可迭代对象iterable, 迭代器iterator, 生成器generator a. iterable 可直接用for循环的对象,都称为可迭代对象, from collections import Iterable 使用isinstance(a, Iterable)判断a对象是否为可迭代对象 因此,list, dict, str都是iterable b. iterator 凡是可作用于Next()函数的对象,都是迭代器类型,表示一个惰性计算的序列 记住迭代器是有状态的,用过一轮之后,就…

1.切片  切片: >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] >>> L[:3] ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] >>> L = list(range(100)) >>> L [0, 1, 2, 3, ..., 99] 前10个数,每两个取一个: >>> L[:10:2] [0, 2, 4, 6, 8] 所有数,每5个取一个:…

参考:生成器 Note 1.通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的,且容易造成空间浪费.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间,在Python中这种机制称为生成器:generator. 注意:generator保存的是算法. 第一种生成generator的方法很简单,将列表生成式的[]括号改为()即可: #!/usr/bin/env python3 L…

创建一个生成器的方法: for x in range(1,10000000) ,先生成一个列表[1........9999999] 如果我们只想要后面的几个元素,会发现浪费很多空间.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator). 要创建一个generator,有很多种方法.第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改…

def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1 将print b 改成yield b def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 这就是定义generator的另一种方法.如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个genera…

1.python高级特性 1.1切片 list列表 L=['Mli','add','sal','saoo','Lkkl'] L[0:3]  #即为['Mli','add','sal']  从索引0开始,到索引3结束,但不包括3 L[:3]等价于 L[0:3] L[-2:]  #即为 ['saoo','Lkkl']   最后一个元素的索引为-1 L[-2:-1]  #即为['Lkkl'] L=range(100)  #则L[1:6:2]为 每个两个元素取一个数  所以输出为[2,4] tuple也…

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终…

廖雪峰老师的教程上学来的,地址:python高级特性 下面以几个具体示例演示用法: 一.切片 1.1 利用切片实现trim def trim(s): while s[:1] == " " or s[-1:] == " ": # 若第1个元素或最后1个元素为空格 if s[:1] == " ": s = s[1:] if s[-1:] == " ": s = s[:-1] return s 注:字符串可以看做一个list,列表切…

python的高级特性:切片,迭代,列表生成式,生成器,迭代器 #演示切片 k="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" #取前5个元素 k[0:5] k[:5] #后5个元素 k[-5:] #vwxyz #每隔一个取一个 k[::2] #acegikmoqsuwy #原样复制一个 k[:] #演示迭代 d={'a':1,'b':2,'c':3} for key in d: print(key) #结果输出abc, 即输出key, 而且要注意dict的迭代顺序不像lis…

Python高级语法中,由一个yield关键词生成的generator生成器,是精髓中的精髓.它虽然比装饰器.魔法方法更难懂,但是它强大到我们难以想象的地步:小到简单的for loop循环,大到代替多线程做服务器的高并发处理,都可以基于yield来实现. 理解yield:代替return的yield 简单来说,yield是代替return的另一种方案: return就像人只有一辈子,一个函数一旦return,它的生命就结束了 yield就像有"第二人生"."第三人生"…

掌握了python的数据类型,语句和函数,基本上就可以编出很多有用的程序了. 但是在python中,并不是代码越多越好,代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这个思想,就引申出python的一些高级特性. 切片 在python中,取list或者是tuple的部分元素是非常常见的操作. L = ["gege","gege","egye"]; [L[0],L[1],L[2]] 上面这个是一个笨办法,因为扩展一下,取前面n个元素就没办法了. r =…

python高级特性 1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终牢记,代码越少,开发效率越高. 切片 当我们要取一个list中的前n各元素时,如果前n个少的话,我们还可以一个一个的取,但是若前n个元素极其多的话,我们就要采取其他办法: L = []; n = 1; while n <= 99: L.append(n); n = n + 2; print(L); #取前三个元素 r = []; a = 3; for i in range(a): r.append(L[i]); print(r);…

今天帅气的易哥和大家分享的是Pyton的高级特性,希望大家能和我一起学习这门语言的魅力. Python高级特性之:List Comprehensions.Generator.Dictionary and set comprehension(su013171165) 我们在需要循环处理数据的时候,往往都会用range(n)这个方法生成list但是如果需要生成奇数list或者其他list怎么办呢?这就是我今天要讲的List Comprehensions. 一.List Comprehensions(…

ES6的很多特性都跟Generator扯上关系,而且实际用处比较广, 包含了任何需要异步的模块, 比如ajax, filesystem, 或者数组对象遍历等都可以用到: Generator的使用: Generator函数和普通的函数区别有两个, 1:function和函数名之间有一个*号, 2:函数体内部使用了yield表达式:比如这样: function* gen() { "; " } 这个玩意儿如果运行的话,会返回一个Iterator实例, 然后再执行Iterator实例的next…

 一.Redis介绍 Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库.缓存服务或消息服务使用.Redis支持多种数据结构,包括字符串.哈希表.链表.集合.有序集合.位图.Hyperloglogs等.Redis具备LRU淘汰.事务实现.以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过Redis Sentinel(哨兵)实现的高可用方案,同时还支持通过Redis Cluster(集群)实现的数据自动分片能力. Redis的主要功能都基于单线程模型实现,也就是说Redis使用…

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导.本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端的…

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导. 本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端…

本文实例讲述了ES6新特性三: Generator(生成器)函数.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 简介 ① 理解:可以把它理解成一个函数的内部状态的遍历器,每调用一次,函数的内部状态发生一次改变. ② 写法: function* f() {} ③ 作用:就是可以完全控制函数的内部状态的变化,依次遍历这些状态. ④ 运行过程:当调用Generator函数的时候,该函数并不执行,而是返回一个遍历器(可以理解成暂停执行).通过调用next()开始执行,遇到yield停止执行,返回一个value…

原创作品,转载请注明出处:点我 上一篇文章Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(一):Generator中,我们介绍了什么是Generator,以及写了几个使用Generator Function的示例,这一小节,我们会介绍Python的coroutine,以及会有一个小例子,再接下来的文章中会以代码的形式一步步介绍coroutine的高级用法. coroutine(协程) 什么是coroutine?coroutine跟Generator有什么区别?下面先看一段…

转载:Redis 宝典 | 基础.高级特性与性能调优 本文由 DevOpsDays 本文由简书作者kelgon供稿,高效运维社区致力于陪伴您的职业生涯,与您一起愉快的成长.     作者:kelgon 链接:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563 來源:简书 本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后在性能调优等方面进行更深入的介绍和指导. 概述 Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据…

一.列表推导式 1.列表推导式是颇具python风格的一种写法.这种写法除了高效,也更简短. In [23]: {i:el for i,el in enumerate(["one","two","three"])} Out[23]: {0: 'one', 1: 'two', 2: 'three'} enumerate是内建函数,可以让列表获得“下标”的属性.而如果不用列表推导式,上例需要这么写 In [24]: lst = ["one&…

前言:会签和加签是常见审批流程模式,在引擎中,对这两种流程模式做了分别定义和实现,其中也用到了Workflow Pattern的Multiple Instance(多实例) . 1. 会签和加签的定义 会签即当前运行节点有多人进行办理,或者可以说当前节点存在多个办理任务.这些任务可以分为两种情况来运行:一种是按顺序进行办理,即串行会签:一种是同时进行办理,即并行会签. 串行会签和并行会签都可以进行通过率的设置,串行会签和并行会签中通过率是按照通过人数或者百分比进行设置,达到通过人数(或者百分比)…

序列函数: enumerate: for循环时记录索引,逐个返回元组(i, item) sorted:返回新的有序列表 zip:压缩将多个序列的对应位置的元素组成元组 zip(*元组列表): 解压缩 reversed 逆序迭代,可配合list返回逆序列表 update 合并字典 hash 函数,只存在唯一值,只有这种才能作为键 lis = ['a','b','c'] for i,item in enumerate(lis): print(str(i)+'-'+item) 0-a1-b2-c li…

译文:Python高级特性(1):Iterators.Generators和itertools [译注]:作为一门动态脚本语言,Python 对编程初学者而言很友好,丰富的第三方库能够给使用者带来很大的便利.而Python同时也能够提供一些高级的特性方便用户使用更为复杂的数据结构.本系 列文章共有三篇,本文是系列的第一篇,将会介绍迭代器.生成器以及itertools模块的相关用法.由于作者 Sahand Saba 列举的示例中有诸多专业的数学相关内容,因此翻译中有诸多不妥之处请大家指出,非常感谢…

Python:笔记(4)——高级特性 切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作.Python提供了切片操作符,来完成部分元素的选取 除了上例简单的下标范围取元素外,Python还支持一些其他的骚操作,如下: 迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). 列表生成式 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 同…

最近在学习Django,打算玩玩网页后台方面的东西,因为一直很好奇但却没怎么接触过.Django对我来说是一个全新的内容,思路想来也是全新的,或许并不能写得很明白,所以大家就凑合着看吧- 本篇笔记(其实我的所有笔记都是),并不会过于详细的讲解.因此如果有大家看不明白的地方,欢迎在我正版博客下留言,有时间的时候我很愿意来这里与大家探讨问题.(当然,不能是简简单单就可以百度到的问题-.-) 我所选用的教材是<The Django Book 2.0>,本节是读完前七章的总结. 0. 本书结构 基础部…

Python 高级特性 2 列表生成式 列表生成式就是指类似这样的代码:[x for x in range(1, 11)] >>> L = [x for x in range(1, 11)] >>> L [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 生成了一个列表L,从1到10的列表,一共(11-1)-1 = 9个元素. L这个列表也可以这样生成:L = list(range()). >>> L= list(range(1, 11))…

4 高级特性 4.1  切片 [:] *注:-- list和tuple,字符串都支持切片 4.2 迭代 Iteration for ... in 及 for ... in if 两个变量迭代时, 例1:数组>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]: 结果1 1 -- 2 4 -- 3 9例2:字典>>>d={'x':'A','y':'B','z':'C'} >>> for k,v in d.items(): 或者…

1.函数 1.1 定义函数 在Python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名.括号.括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回 自定义一个求绝对值的my_abs函数为例: def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x 1.2 函数调用 如果已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了,那么,可以在该文件的当前目录下启动Python解释器,用from abstest…