python 生成器 的send】的更多相关文章

>>> def f(): c=yield 5 print c d=yield c+5 print d >>> b=f() >>> b.send(None) 5 >>> b.send(8)#send的参数是给了c,先计算yield表达式的值,返回给调用者 8 13 >>> 没有return语句的函数的返回值: >>> def func(): print 'ok' >>> a=func…
创建生成器 #第一种创建生成器的方法 #使用()创建生成器,如果使用[]则创建列表 a = (x**2 for x in range(1, 5)) #可以通过next一直产生新的数据,直到最后一个报异常,通过for遍历不会报异常 #也可以使用a.__next__() print(next(a))#输出1 print(a.__next__())#输出4 print(next(a))#输出9 #通过for遍历生成器 for i in a: print(i) #第二种创建生成器的方法 def crea…
列表推导与生成器表达式 当我们创建了一个列表的时候,就创建了一个可以迭代的对象: >>> squares=[n*n for n in range(3)] >>> for i in squares: print i 0 1 4 这种创建列表的操作很常见,称为列表推导.但是像列表这样的迭代器,比如str.file等,虽然用起来很方便,但有一点,它们是储存在内存中的,如果值很大,会很麻烦. 而生成器表达式不同,它执行的计算与列表包含相同,但会迭代的生成结果.它的语法与列表推导…
阅读目录 一 递归和迭代 二 什么是迭代器协议 三 python中强大的for循环机制 四 为何要有for循环 五 生成器初探 六 生成器函数 七 生成器表达式和列表解析 八 生成器总结 一 递归和迭代 这里简单理解一下迭代器和生成器的概念,迭代器可以理解为:一直在干一件事情,要包含iter()方法,获取值的时候,要调用next()方法:而生成器则是对一个可迭代对象进行操作,要调用yeild()方法:两者的区别是,迭代器是用户发出请求,没调用一次返回一个结果:而生成器则是,一次调用,将结果一次性…
Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4, 上午看过了一篇讲Python生成器的博文: 提高你的Python: 解释‘yield’和‘Generators(生成器)’(英文原文) 这篇博文讲的挺好的,但在读完后,自己仍然对yield.send.yield返回值等概念不清楚,于是,做了两个小试验. 试验一:yield语句的返回值 def xyz(): print('xyz 0') while True: print('xyz 1') data = yield 2 print('xy…
生成器 参考文章:  协程   gevent 生成器进阶 看个例子: def gg(): n='' i=0 while True: n=yield i #通过send传入到n if not n: pass else: print 'hehe',n i=100 #传进参数n的时候,使得i的值也变化了 i+=1 if __name__=='__main__': a=gg() print a.send(None) print a.next() print a.send(None) print a.se…
Python3 迭代器与生成器 迭代器 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 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. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表,元组,集合.字典.range().文件句柄等可迭代对象(iterable)都可用于创建迭代器: 内部含有__iter__()方法的就是可迭代对象,遵循可迭代协议. 可迭代对象.__iter__…
小学生都能学会的python(生成器) 1. 生成器 生成器的本质就是迭代器. 生成器由生成器函数来创建或者通过生成器表达式来创建 # def func(): # lst = [] # for i in range(10000): # lst.append("衣服%s" % i) # return lst # lst = func() # print(lst) # def func(): # for i in range(1, 10000): # yield "衣服%s&qu…
python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表,虽然写的是表达式,但是储存的是计算出来的结果,因此生成的列表受到内存大小的限制 示例: a = [x ** 2 for x in range(5)] print(a) 输出结果: [0, 1, 4, 9, 16] 生成器 (generator) 生成器同样可以用来生成一个列表,但是生成器保存的是算法,在每一次调用 next 时才会计算出结果,因此生成的列表不会受到内存大小的限制 示例: a…
目录 1 生成器(函数的变异) 2 推导式 3 递归 1 生成器(函数的变异) 判断一个函数是否是生成器函数:只需看函数内部是否有yield # 生成器函数(内部是否包含yield) def func(): print('F1') yield 1 print('F2') yield 2 print('F3') yield 100 print('F4') # (只要有yield)函数内部代码不会执行,返回一个 生成器对象 . v1 = func() # 生成器是可以被for循环,一旦开始循环那么函…