python高级之生成器&迭代器   python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container):多个元素组织在一起的数据结构 可迭代对象(iterable):对象中含有__iter__()方法 迭代器(iterator):对象含有__next__()方法,并且迭代器也有__iter__()方法 生成器(generator):生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅 列表/集合/字典推导式…

python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container):多个元素组织在一起的数据结构 可迭代对象(iterable):对象中含有__iter__()方法 迭代器(iterator):对象含有__next__()方法,并且迭代器也有__iter__()方法 生成器(generator):生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅 列表/集合/字典推导式(list,set,dict compreh…

第三篇 Python基础预习 Part 1 变量 一.什么是变量? 二.为什么要有变量? 三.定义变量 四.变量的组成 五.变量名的命名规范 六.变量名的两种风格 Part 2 常量 Part 3 Python变量内存管理(面试经常问) 一.变量存放位置 二.Python垃圾回收机制 成语概括垃圾回收机制:退位让贤 引用计数 三.小整数池 Part 4 变量的三个特征 一.打印 二.判断变量值是否相等 三.判断变量id是否相等 Part 5 花式赋值 一.链式赋值 二.交叉赋值 Part 6 注…

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…

在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list.string.dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象.至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了. 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法.其中__iter__()方法返回迭代器对象本身:next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常. __iter__()和next()…

在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list.string.dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象.至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了. 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法.其中__iter__()方法返回迭代器对象本身:next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常. __iter__()和next()…

21 interest=0.05 22 count=amount+amount*interest 23 24 self.withdraw(count) 25 26 27 def transfer(_from, to, amount): 28 29 #锁不可以加在这里 因为其他的线程执行的其它方法在不加锁的情况下数据同样是不安全的 30 _from.withdraw(amount) 31 to.deposit(amount) 32 33 alex = Account('alex',1000) 34…

列表生成式写法: [ i*2 for i in range(10) ]也可以带函数 [ fun(i) for i in range(10) ] 生成器:一边循环一边计算的机制称为生成器.在常用函数中,使用yield语句来返回结果,一次只返回一个结果.(可以节省内存,只有在调用的时候才会生成相应的数据 )特点:只记录当前的位置,只有一个__next__()方法.和列表的区别:生成器只有在调用的时候才会生成.生成器表达式:同列表解析语法,只不过是把列表解析的[]换成()比如:l = [ x*x fo…

列表生成式可以创建列表,但是受内存限制,列表容量时有限的,创建一个巨量元素的列表,不仅占用很大的存储空间,当仅仅访问前几个元素时,后面的绝大多数元素占用的空间都被浪费了. 如果list的元素可以按照算法推算出来,那么就可以在循环的过程中不断推算出后面的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大部分空间.这种一边循环一边计算的机制,在Python中称为生成器:Generator. Python可以简单的把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator. 创建生…

生成器 在函数中使用yield关键字就会将一个普通的函数变成一个生成器(generator),普通的函数只能使用return来退出函数,而不执行return之后的代码.而生成器可以使用调用一个next方法来返回生成器中上一次yield时候的状态.并且可以使用send方法给yield重新赋值.这样就可以灵活的进入和跳出函数.因此在程序中生成器可以中断当前函数,去执行其它的代码,在合适的时候跳回函数继续执行 def yield_test(): print('befor the first') fir…