题目:编写一个生成器函数myprimes(start, end),实现[start, end)范围内的所有素数计算2 3 5 7. ... 第一 常规函数方法 方法1 def myprime(num): if num == 1: return False elif num == 2: return 2 for i in range(2, num): if num % i == 0: return False return num def myprimes(start,end): for i in

1. 推导式(列表推导式.集合推导式.字典推导式) # ### 推导式 : 通过一行循环判断,遍历出一系列数据的方式是推导式 """ 推导式一共三种: 列表推导式,集合推导式,字典推导式 [val for val in Iterable] {val for val in Iterable} {a:b for a,b in iterable} """ # (1)单循环的推导式 """[1,2,3,4,5,6,7,8 .

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

如何使用生成器函数实现可迭代对象 问题举例: 实现一个可迭代对象的类,它能迭代出给定范围内 的所有素数: pn = PrimeNumbers(1, 30) for x in pn: print(x) 输出结果: 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 解决思路 将该类的__iter__方法实现成生成器函数,每次用yield返回一个素数 代码 from collections.abc import Iterable class PrimeNumbers(Iterable): def _

生成器: 生成器的本质就是迭代器 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 def func(): print('abc') yield 222 #由于函数中有了yield ret = func() print(ret) #我们执行函数的时候实际上是获取生成器 结果: <generator object func at 0x10567ff68> 这个叫func的生成器的内存地址0x10567ff68 在Python中可以通过三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数

生成器函数 ''' yield类似于return 相同: 都返回出去一个值 不同: yield每次返回时, 会记录当前执行的位置 等下次调用生成器, 会从该位置向下走 return 直接终止函数 ''' # 2. 生成器函数 def mygen(): print('one') yield 1 print('two') yield 2 print('three') yield 3 # 创建生成器对象 gen = mygen() # 使用next res = next(gen) ''' 首先初始化生

先看一个栗子: # -*- coding:UTF-8 -*- __autor__ = 'zhouli' __date__ = '2018/12/6 21:08' # 生成器函数,函数里只要有yield关键字 def gen_func(): yield 1 def func(): return 1 if __name__ == "__main__": gen = gen_func() re = func() pass 生成器函数这个对象是是什么时候产生的呢?是python编译字节码的时候

一.昨日内容回顾 惰性机制(只有执行__next__()才会取值)二.今日主要内容 1.生成器 生成器:本质是迭代器,写法和迭代器不一样.用法和迭代器一样. ※生成器记录的是代码 2.生成器函数 生成器函数: 在函数中return换成yield. 这个函数就是生成器函数 def func(): yield yield from iterable 相当于 for el in iterable: yield el 取值: gen.__next__() 下一个 gen.send() 可以给上一个yie

内容梗概: 1. 生成器和生成器函数. 2. 列表推导式. 1.生成器函数1.1 生成器函数. 就是把return换成yield def gen(): print("爽歪歪") yield "娃哈哈" # 可以让我们的函数分段运行 print("酸酸乳") yield "AD钙奶" print("黄焖鸡米饭") ret = gen() # 不会执行你的函数, 获取到生成器对象 # 迭代器不能等价代换 pri

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__

一.生成器    本质就是迭代器. 我们可以直接执⾏__next__()来执⾏ 以下⽣成器 一个一个的创建对象 创建生成器的方式: 1.生成器函数 2.通过生成器 表达式来获取生成器 3.类型转换(看不到) 二.生成器函数(重点)    深坑:生成器在要值得时候才拿值 生成器函数中包含yield,返回数据和return差不多:return会立即结束这个函数的执行,yield 表示返回,不会终止函数的执行,可以分段的执行一个函数. 当函数中包含了yield,次函数就是生成器函数 坑:生成器函数在执

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

一.生成器    本质就是迭代器. 我们可以直接执⾏__next__()来执⾏ 以下⽣成器 一个一个的创建对象 创建生成器的方式: 1.生成器函数 2.通过生成器 表达式来获取生成器 3.类型转换(看不到) 二.生成器函数(重点)    深坑:生成器在要值得时候才拿值 生成器函数中包含yield,返回数据和return差不多:return会立即结束这个函数的执行,yield 表示返回,不会终止函数的执行,可以分段的执行一个函数. 当函数中包含了yield,次函数就是生成器函数 坑:生成器函数在执

一.今日主要内容总览(重点) 1.生成器(目的:帮助我们创建对象) (1)生成器的本质就是迭代器 (2)一个一个的创建对象 (3)创建生成器的方式: 1.生成器函数 2.通过生成器表达式来获取生成器 3.类型转换(看不到) 2.生成器函数(重点) (1)生成器函数中包含 yield关键字,返回数据和return差不多 return会立即结束和这个函数的执行 yield 可以分段的执行一个函数 (2)大坑(五星重点): 生成器函数在执行的时候返回生成器,而不是直接执行次函数 (3)能向下执行的两个

一.生成器 概念:生成器的是实质就是迭代器 1.生成器的贴点和迭代器一样,取值方式也和迭代器一样. 2.生成器一般由生成器函数或者声称其表达式来创建,生成器其实就是手写的迭代器. 3.在python中有三种方式来获取生成器: (1)通过生成器函数获取生成器 (2)通过各种推导式来实现生成器; (3)通过生成器表达式来创建生成器 二.生成器函数 首先,先看一个简单函数,如下: def jaun(): ") return 222 ret = juan() print(ret) # 结果为: 将上面函

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 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 3. 与return比较 函数中存在yield, 优点:用多少生成多少   节约内存 yield 返回结果,让函数分段执行 return 直接返回函数结果,结束函数的调用 def func(): yield 11 yi

day13 python   一.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__())     由生成器函数或生成器表达式来创建     其实就是手写的迭代器   二.生成器函数     函数中如果有yield, 那么这个函数就是生成器函数. 调用生成器函数: 函数名(), 得到的是生成器, 这个时候不执行     yield: 相当于return可以返回数据, 但是不会结束函数, 会往下走, 分段执行函数,     rst._

首先要明确序列值类型是否可哈希,因为可哈希的值很简单就可以用 in /not in 写个生成器去判断,如果是不可哈希的就要去转换为可哈希的再用 in/not in 去判断 原地不可变类型(可哈希): 数字类型:int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex 字符串类型:str, bytes tuple frozenset 布尔类型:True, False None 原地可变类型(不可哈希): list dict set 举例可哈希

8.如何实现可迭代对象和迭代器对象 PS:注意重载Iterator方法的时候,需要和原来的方法名一样,否则创建实例时会报错 from collections import Iterator,Iterable import requests,json class WeatherItertor(Iterator): def __init__(self,city_list): self.CityList = city_list self.indexA = 0 def getWeather(self,c

本节的内容,是建立在iterator遍历器知识的基础上.所以希望还没有看上一节的内容的话,最好还是看一看,当然你如果熟悉iterator就没有那个必要了. 既然你都看到这里来了,就咱们就接着往下讲... 声明Generator函数 我们要学习的这个新函数叫做:Generator函数,又称生成器函数,是ES6的一个重要的新特性. 我们来看看这个函数张什么模样: //声明一个Hello的Generator函数 function* Hello(name) { yield `hello ${name}`