Ⅰ起因 学习python的同学通常会遇到这样一道经典生成器测试题: def gen(): for i in range(4): yield i base = gen() for n in (2,10): base = (i+n for i in base) print(list(base)) [21,22,23,24] #简单解答: 因为for循环了两次,并对base从新赋值了,所以可以简化为(i+n for i in (i+n for i in base)) 而n 全部引用了后赋值的10.最里…

解析式和生成器表达式 列表解析式 列表解析式List Comprehension,也叫列表推导式 #生成一个列表,元素0-9,将每个元素加1后的平方值组成新的列表 x = [] for i in range(10): x.append((i+1)**2) print(x # 列表解析式 [(i+1)**2 for i in range(10)] 语法 [返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件] 使用中括号[],内部是for循环,if条件语句可选 返回一个新的列表 列表解析式是一种语法…

列表解析式: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式: (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 二者的区别: -列表解析式需要生成所有的数据: -生成器解析式不是真正创建列表,而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目yield出来.生成器表达式使用了延迟计算,在使用内存上更有效.…

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…

生成器表达式形式 直接上代码 1 # yield的表达式形式 2 def foo(): 3 print('starting') 4 while True: 5 x=yield #默认返回为空,实际上为x=yield None 6 print('value',x) 7 g=foo() 8 print(g.__next__()) #停到yield位置,生成器初始化,遇到yield返回一个None 9 print('---分割线君---') 10 print(g.send(1)) #传值给yield,…

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)) # […

Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现. Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism).当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不…

目录 目录 相关知识点 生成器 生成器 fab 的执行过程 生成器和迭代器的区别 生成器的优势 加强的生成器特性 生成器表达式 生成器表达式样例 小结 相关知识点 Python 进阶_迭代器 & 列表解析 生成器 带有 yield 关键字的的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器).Python 解释器会将带有 yield 关键字的函数视为一个 generator 来处理.一个函数或者子程序都只能 return 一次,但是一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果 -- 这就…

1.1迭代器 什么是迭代器: 迭代器是一个可以记住遍历的位置对象 迭代器对象从集合的第一个元素元素开始访问,直到所有元素被访问完结束,迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本方法:iter ,next 方法 内置函数iter(),next()  本质上都是用的对象.__iter__(),__next__()的方法 内置函数 iter(iterable),表示把可迭代对象 变成迭代器(iterator) 内置函数next(iterator) ,表示查看下一次迭代的值(当然也可以用 iterato…

欢迎访问个人网站:www.comingnext.cn 1. 关于Python内置序列类型 a. 按能否存放不同类型的数据区分 容器序列: list.tuple 和collections.deque这些序列能存放不同类型的数据 扁平序列: str.bytes.bytearray.memoryview和array.array,这类序列只能容纳一种类型. b. 按能否被修改来分类 可变序列: list.bytearray.array.array.collections.deque 和 memoryvi…

本章目录: 一.三元表达式.列表推导式.生成器表达式 二.递归调用和二分法 三.匿名函数 四.内置函数 ================================================================== 一.三元表达式.列表推导式.生成器表达式 1. 三元表达式 #三元表达式格式: ''' 判定条件? 为真时的结果 : 为假时的结果 ''' # 例 result = 5>3? 1 : 0 ''' 定义函数比较两个值 ''' def max(x, y): if x…

生成器表达式 1 生成器表达式定义 生成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来.生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制.生成器表达式可以用来处理大数据文件. 序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应该考虑生成器表达式而不是列表解析. 生成器表达式产生的是一个生成器对象,实质就是迭代器. 2 生成器表达式语法 语法: (expression for…

一 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 一 三元表达式 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 二 列表推导式 #1.示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] #2.语法 [expression for item1 in iterabl…

阅读目录 一 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 二 递归与二分法 三 匿名函数 四 内置函数 五 阶段性练习 一. 三元表达式.列表推导式.生成器表达式 1 三元表达式 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 2 列表推导式 #1.示例 egg_list=[] for i in range(10): egg_list.append('鸡蛋%s' %i) egg_list=['鸡蛋%s' %i…

l = [i for i in range(10)] print(l) l1 = ['选项%s'%i for i in range(10)] print(l1) 1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用.大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的.例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议…

目录 一 三元表达式 二 列表推到 三 生成器表达式 四 递归 五 匿名函数 六 内置函数 一.三元表达式 def max(x,y): return x if x>y else y print(max(10,12)) name=input('>>>') res='sb' if name=='alex' else 'nb' print(res) ''' name=input('>>>') res='sb' if name=='alex': print(res') e…

一.协程函数的应用 写一个装饰器用于让协程函数不需要输入再执行一次next()函数 分析: 在装饰器中生成该协程函数的生成器, 并且执行一次next()函数 def firstNext(func): def wrapper(*args, **kwargs): g = func(*args, **kwargs) next(g) return g return wrapper @firstNext def eater(name): print("{} start to eat".forma…

一.列表生成式 生成1-100的列表 li = [] for i in range(1,101): li.append(i) print(li) 执行输出: [1,2,3...] 生成python1期~11期 li = [] for i in range(1,12): li.append('python'+str(i)+'期') print(li) 执行输出: ['python1期', 'python2期', 'python3期'...] 第二种写法 li = [] for i in range…

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…

python 全栈开发 1.生成器函数 2.推导式 3.生成器表达式 一.生成器函数 1.生成器: 生成器的本质就是迭代器 (1)生成器的特点和迭代器一样.取值方式和迭代器一样(__next__(), send(): 给上一个yield传值). (2)生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 (3)其实就是手写的迭代器 2.生成器函数: (1)和普通函数没有区别. 里面有yield的函数就是生成器函数. (2)生成器函数在执行的时候. 默认不会执行函数体. 返回生成器 (3)通过生成器的__…

Python中的列表解析和生成器表达式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.列表解析案例 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E8%BF%90%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ #EMAIL:y…

在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚. 1. 容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这…

1. 生成器和生成器函数 生成器的本质就是迭代器 生成器的三种创建办法: 1.通过生成器函数 2.通过生成器表达式创建生成器 3.通过数据转换   2. 生成器函数: 函数中包含了yield的就是生成器函数 注意:生成器函数被执行. 获取到的是生成器. 而不是函数的执行生成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选) 取值: 1. __next__() def func(): print("我是周杰伦") yield "昆凌" # 函数中包含了y…

三元表达式 #以下是比较大小,并返回值 def max2(x,y): if x > y: return x else: return y res=max2(10,11) print(res) #三元表达式仅应用于: #1.条件成立返回 一个值 #2.条件不成立返回 一个值 #三元表达式 def max2(x,y): return x if x > y else y print(max(10,11)) #三元表达式 #name='alex' 则返回SB,name=其他,则返回NB name=in…

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_day_13 今日主要内容1. 生成器和生成器函数生成器的本质就是迭代器生成器的三种创建办法: 1.通过生成器函数 2.通过生成器表达式创建生成器 3.通过数据转换 生成器函数: 函数中包含了yield的就是生成器函数 注意:生成器函数被执行. 获取到的是生成器. 而不是函数的执行 生成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选) 取值: 1. __next__() 2. send(值) 给上一个yield位置传一个值, 第一个和最后一个yield不用传值 3.…

结论: 1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式 2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存 3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用.大部分内置函数,也是使用迭代器协议访问对象的.例如, sum函数是Python的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以,我们可以直接这样计算一系列值的和: sum(x ** 2 for x in xrange(4)) 而不用多此一举的先构造一个列表: sum([x…

一,什么是生成器 可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器是可迭代对象. 二,生成器分类在python中的表现形式 1,生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果.yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数状态,以便下次从它离开的地方继续执行day18-5.py def test(): yield 1 yield 2 g=test() print(g) print…

1.生成器 生成器的本质就是迭代器 生成器的特点和迭代器一样.取值方式和迭代器一样(__next__(),send():给上一个yield传值) 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建 其实就是手写的迭代器 2.生成函数 和普通函数没有区别.里面有yield的函数就是生成器函数. 生成器函数在执行的时候.默认不会执行函数题.返回生成器 通过生成器的__next__()分段执行这个函数. send()给上一个yield传值,不能再开头(没有上一个yield),最后一个yield也不可以用se…

昨天我们说了迭代器,那么和今天说的生成器是什么关系呢? 一.生成器 什么是生成器?说白了生成器的本质就是迭代器. 在Python中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 首先,让我们看一个很简单的函数: def func(): print(111) 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(): prin…