day12 生成器 迭代器:python中内置的一种节省空间的工具 生成器的本质就是一个迭代器 迭代器和生成器的区别:一个是pyhton自带的,一个是程序员自己写的 写一个生成器 基于函数 在函数中将return改写成yield就是一个生成器 函数名()就是产生一个生成器 return 可以写多个,但是只执行一个 yield也可以写多个,还可以返回多次 **一个__next__()对应一个yield** ______next______() == next():推荐使用next() ______…

生成器 在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator). 跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器. 在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行. 调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象. def generator(): print(1) yield 'a' print(2…

一.生成器 初识生成器 生成器的本质就是迭代器,在python社区中,大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念. 唯一的不同就是: 迭代器都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的,(比如文件句柄,iter([1,2,3]). 生成器是需要我们自己用python代码构建的工具.最大的区别也就如此了. 生成器的构建方式 在 python 中有三种方式来创建生成器: 通过生成器函数 通过生成器推导式 python内置函数或者模块提供(其实1,3两种本质上差不多,都是通过函数的形…

本节主要内容 : 生成器 生成器函数 各种推导式 生成器表达式 一.生成器 什么是生成器.生成器的本质就是迭代器. 在python中有三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数 2.通过各种推导式来实现生成器 3.通过数的转换也可以获取生成器 二.生成器函数 函数内部有yield. yield返回->return yield可以把函数分段执行 生成器函数被调用的时候.返回的是生成器 def func(): yield g=func()--得到生成器 生成器的用法和迭代器基本一致 __next__…

今天主要学习了 1.生成器 2.生成器函数 3.各种推导式(比较诡异,理解了很简单,不理解很难) 4.生成器表达式(重点) 一.生成器 def func(): print'我叫周润发' return '林志玲' #return在函数中表示返回的意思 set=func() print(set) 这里的set 就是创建了一个生成器   注意:  (大坑) 生成器函数运行之后,产生了一个生成器,而不是执行函数 本质就是个迭代器 ,一个一个的创建对象 创建生成器的方法 : 1.生成器函数 2. 通过生成…

一.生成器 1.1 生成器:就是(python)自己用代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 1.2 生成器函数 def func1(x): x += print() yield x print() yield 'alex' g_obj = func1() # 生成器函数对象 print(g_obj) # <generator object func1 at 0x000002760D700BA0> print(g_obj.__next__()) print(g_obj.__next__())…

迭代器 __iter__() 获取迭代器 __next__() 下一个 生成器 本质就是迭代器 两种方式写生成器 1. 生成器函数 2. 生成器表达式 生成器函数 函数内部有yield. yield返回 -> return yield可以把函数分段执行 生成器函数被调用的时候. 返回生成器 def func(): yield g = func() —— 得到生成器 生成器的用法和迭代器基本一致 __next__() 开始执行生成器 .  执行到yield. 直到没有yield. 抛出StopIt…

1. 生成器的定义 生成器的本质就是迭代器.python社区生成器和迭代器是一种 2. 生成器和迭代器区别 迭代器: ​ 都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的 生成器: ​ 需要我们自己构建的工具 3. 生成器的产生方式 生成器函数 生成器表达式 python给你提供的一些内置函数,返回一个生成器 4. 生成器函数 (***) 迭代器的return换成yield就是生成器,但是这个时候正常执行的结果是一个生成器的地址 (***) # 生成器格式:*** def func…

一.协程函数 协程函数的定义?如果在一个函数内部yield的使用方式是表达式形式的话,如x=yield,那么该函数称为协程函数 协程函数补充: def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): res=func(*args,**kwargs) next(res) return res return wrapper @init #eater=init(eater) def eater(name): print('%s start to eat' % name…

python Day12 生成器python社区,生成器与迭代器看成一种.生成器的本质就是迭代器. 区别:生成器是我们自己用python代码构建的数据结构.迭代器都是提供的,或者转化得来的. 获取生成器的三种方式: 生成器函数 def func(): print(111) print(222) yield 3 ret=func() print(next(ret)) ##一个next对应一个yeid 生成器表达式 python内部提供一些 Return和yield的区别 return :函数中只存…

这里更新以Python语言作为基础,想要成为全栈工程师需要掌握的技能... Python基础语法 day01 初识Python day02 while循环 运算符和编码 day03 字符串 day04 列表和元组 day05 字典和集合 day06 小数据池 is和== 再谈编码 day07 深浅拷贝 day08 文件操作 函数 day09 初识函数 day10 函数进阶 day11 第一类对象 闭包 迭代器 day12 生成器和各种推导式 day13 内置函数(一) day14 内置函数(二)…

python学习分类 python基础    +- day01——python初始.变量.常量.注释.基础数据类型.输入.if day02——while.字符串格式化.运算符.编码初识 day03——整型.字符串.for循环 day04——列表.元组.range day05——字典 day06——小数据池.深浅拷贝.集合 day07——数据类型补充.坑.二次编码 day08——文件操作 函数    +- day09——初识函数  day10——动态参数.函数注释.名称空间.函数的嵌套.globa…

一.生成器 1,生成器基本概念 生成器的实质是迭代器 迭代器:Iterator 内部同时包含了__iter__()和__next__()函数 可迭代对象:Iterable 内部包含__iter__()函数 迭代器的特点:(同时也是生成器特点) 1,节省内存 2,惰性机制 3,不能反复只能向下执行 在Python中有三种方法来获取生成器: 1. 通过生成器函数 2. 通过各种推导式来实现生成器 3.通过数据的转换也可以获取生成器 示例:先看一个简单的函数: def func(): ") retur…

生成器和迭代器比装饰器简单多了... 这是老师的博客地址: http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7213953.html 前情回顾: #装饰器: # 在不修改一个函数的调用方式的前提下载一个函数的前后添加功能 #装饰器的生成流程和用法 #自己写装饰器的情况比较少——面试.装饰器的机制 # def wrapper():pass # # @wrapper # def func():pass #流畅的python #能看懂 —— 别人写的好东西 你能知道 #装饰…

一,复习 ''' 1.函数的参数:实参与形参 形参:定义函数()中出现的参数 实参:调用函数()中出现的参数 形参拿到实参的值,如果整体赋值(自己改变存放值的地址),实参不会改变,(可变类型)如果修改内部内容,实参会跟着变化 位置实参 - 只能对位置形参赋值 关键字实参 - 可以对所有(不包含可变长位置形参)形参赋值 位置形参 - 必须出现在最前,且必须传值 默认形参 - 出现在位置形参后*前,可以不用传参 可变长位置形参 - 接收所有位置形参.默认形参没有接收完的位置实参 有无默认值关键字形参…

PHP下的异步尝试系列 PHP下的异步尝试一:初识生成器 PHP下的异步尝试二:初识协程 PHP下的异步尝试三:协程的PHP版thunkify自动执行器 PHP下的异步尝试四:PHP版的Promise [PHP下的异步尝试五:PHP版的Promise的继续完善] 生成器类 # http://php.net/manual/zh/class.generator.php Generator implements Iterator { /* Methods */ //获取迭代器当前值 public mi…

生成器 带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器) def xragns(): #定义函数生成器 print('小伙') yield ('好') #加上yield就会生成一个生成器 print('python') yield('hao') print('编程') yield('hao') x = xragns() #执行函数生代器仅仅是获得内部不会执行 ret = x.__next__() #生成器的next方法才会向下执行 执行函数寻找下一个yield…

话不多说,先把第五条抄一遍: 五,沟通的意义在于对方的回应 沟通没有对与错,只有“有效果”或者“没有效果”之分. 自己说得多“对”没有意义,对方收到你想表达的讯息才是沟通的意义. 因此自己说什么不重要,对方听到什么才是重要. 话有很多种方法说出来,使听着完全收到讲者意图传达的讯息,便是正确的方法. 沟通的效果,来自声调和身体语言的文字更大. 沟通讯息的送出与接受在潜意识层面的比意识层面的大得多. 没有两个人对同样的讯息有完全相同的反应. 说话的效果由讲者控制,但由听着决定. 改变说的方法,才有机…

https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5769491.html 1. 列表生成式 我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加三次方,你怎么实现?你可能会想到2种方式 a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b=[] for i in a: b.append(i+1) a=b print(a) 普通版本 a=map(lambda x:x+1,range(10)) print…

一.生成器 什么是生成器. 生成器实质就是迭代器. 在python中有三种方式来获取生成器: 1. 通过生成器函数. 2. 通过各种推导式来实现生成器 . 3. 通过数据的转换也可以获取生成器. 1.首先, 我们先看一个很简单的函数: def func(): ") return 222 ret = func() print(ret)结果: 111 222 将函数中的return换成yield就是生成器 def func(): ") yield 222 ret = func() prin…

可循环迭代的对象称为可迭代对象,迭代器和生成器函数是可迭代对象. 列表解析表达式:可以简单高效处理一个可迭代对象,并生成结果列表 示例代码: [ i ** 2 for i in range(10) ] #输出结果 [0,1,4,9,16,25,36,49,64,81] 生成器表达式:可以简便快捷地返回一个生成器.生成器表达式的语法和列表解析式基本一样,只不过是将[]替换成() 生成器的数据只有在调用时才生成 示例代码: a = ( i ** 2 for i in range(10)) print…

闭包 1, 闭包是嵌套在函数中的 2, 闭包是内层函数对外层函数的变量(非全局变量)的引用(改变) 3,闭包需要将其作为一个对象返回,而且必须逐层返回,直至最外层函数的返回值 闭包例子: def a1(): name = 'wk' def a2(): print(name) return a2 闭包函数的作用 非闭包函数:随着函数的结束临时空间关闭 def func1(s): n = 1 n += s print(n) func1(3) func1(3) #每次函数结束临时空间关闭 func1(…

引言:列表生成式 现在有个需求,给定列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],现在要求你把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到2种方式 1 >>> a 2 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 3 >>> b = [] 4 >>> for i in a:b.append(i+1) 5 ... 6 >>> b 7 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 8…

使用  生成器(yield) 获取斐波拉契数. 代码如下: def fun(n): a,b,c = 0,0,1 while a < n: yield b # b, c = c, b + c 以下代码可以用此替换 t = (c, b + c) b = t[0] c = t[1] a += 1 n = int(input('您想获取前几位斐波拉契数?\n')) for index,i in enumerate(fun(n)): print('第{}位斐波拉契数是:{}'.format(index+1…

知识点: send(i) :唤醒yield,并将 i 的值传给 yield #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:20181020 # 单线程并发:做一个包子,两个人吃 import time # 吃包子生成器 def chibaozi(name): print('%s想吃包子了!' %name) while True: baozi = yield print('第%s个包子来了,被%s吃了一半!'%(baozi,name)) # 逻…

生成器定义理解,直接上代码: #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:20181005 # 生成器 ''' # 列表生成式 a=[i for i in range(10)] print(a) def fun_add(a,b): return a+b b = [fun_add(i,j) for i in range(1,4) for j in range(4,7)] print(b) ''' ''' 生成器: 一边循环一边计算的机制,就叫…

day11:装饰器(装饰器形成.装饰器作用.@语法糖.原则.固定模式) 装饰器形成:最简单的.有返回值的.有一个参数的.万能参数 函数起的作用:装饰器用于在已经完成的函数前后增加功能 语法糖:使代码变得简单 原则:开放封闭原则,因为已经发布的源码不可以轻易修改,所以使用装饰器在原来的基础上增加功能呢个 固定模式.万能参数.有返回值 import time def timmer(func): def inner(*args,**kwargs): start = time.time() time.s…

迭代器 1.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容…

初识装饰器(decorator ) Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数,它接收一个函数作为参数,然后,返回一个新函数. 使用 decorator 用Python提供的 @ 语法,这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码. 先看一个例子: #!/usr/bin/env python def outer(func): print('这是outer.') def inner(): print('这是inner.') func() print('这是最后.…

原文:[翻译]初识SQL Server 2005 Reporting Services Part 1 构建和部署基本报表 如果曾经存在一项工作使得“真正的”开发者给他的上司泡蘑菇,那就是构建报表.毕竟那并不是真正的开发,更像是制作美化的格式.而且你所使用的构建报表的工具试图提供一个抽象层,这个经常妨碍你对报表的真正掌控.我以前经常听到这些争论.如果这听上去像你曾经在一个水制冷器旁边的对话,那么我请你仔细关注一下SQL Server 2005 Reporting Services(SSRS). S…