def consumer(): while True: x = yield print('处理了数据:',x) def producer(): pass c = consumer() #构建一个生成器 next(c) #一开始先next, 走到x=yield c.send(1) print(c) >>> *** 1 <generator object consumer at 0x01EB5150>

一.生成器 什么是生成器,生成器的实质就是迭代器 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 def func() 2 print("111") 3 yield 222 4 ret = func() 5 print(ret) 6 7 结果: 8 <generator object func at 0x10567ff68> send方法和__next__() send和__next__(

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._

def func(): print("我叫周润发") return "林志玲" # return在函数中表示返回的意思 ret = func() print("返回值是", ret) # 函数中包含了yield, 此函数就是生成器函数 # 大坑: 生成器函数运行之后. 产生一个生成器. 而不是运行函数 def func(): print("我叫周润发") yield "林志玲" # yield表示返回. 不

当生成器函数中含有return时,return不会返回任何值,会直接终止当前生成器,对yield的作用没有影响,当函数执行到return时候,调用next()来执行生成器则会报错,如果使用for循环遍历,for循环会自动捕获该异常,直接停止遍历 def func(): ): i += yield i # print(i) return i f = func() for i in f: print(i) f = func() next(f) # f.send() next(f) next(f) n

以下内容基于python3.4 1. python中的普通函数是怎么运行的? 当一个python函数在执行时,它会在相应的python栈帧上运行,栈帧表示程序运行时函数调用栈中的某一帧.想要获得某个函数相关的栈帧,则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取,可能通过inspect模块的currentframe()函数获取当前栈帧. 栈帧对象中的3个常用的属性: f_back : 调用栈的上一级栈帧 f_code: 栈帧对应的c f_locals: 用在当前栈帧时的局部变量; 比如: >>&g

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__

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

生成器函数或生成器方法中包含了一个yield表达式.调用生成器函数时,会返回一个迭代子,值从迭代子中每次提取一个(通过调用其__next__()方法).每次调用__next__()时,生成器函数的yield表达式的值(如果未指定就是None)都会返回.如果生成器函数结束或执行一个return,就产生StopIteration异常. 上面的说法有点官方,下边是一些个人的理解: 1.当一个函数中包含有yield表达式时,在调用这个调用这个函数时,函数的代码并不会运行,而是返回一个迭代子,或者说是一个

迭代器和生成器的概念 迭代器 对于list.string.tuple.dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的.在后台for语句对容器对象调用iter()函数.iter()是python内置函数. iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素.next()也是python内置函数.在没有后续元素时,next()会抛出一个StopIteration异常,通知for语句循环结束. 迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置,当我们对迭代器

Python之函数(自定义函数,内置函数,装饰器,迭代器,生成器) 1.初始函数 2.函数嵌套及作用域 3.装饰器 4.迭代器和生成器 6.内置函数 7.递归函数 8.匿名函数

递归和迭代 小明问路篇解释说明 递归:小明——>小红——>小于——>小东:小东——>小于——>小红——>小明 小明向小红问路,因小红不知道,所以向小于问路,因小于不知道,所以向小东问路, 小东知道路,告诉小于,小于知道后,告诉小红,小红知道后,告诉小明 迭代: 小明向小红问路,因小红不知道,所以告诉小明去问小红, 于是,小明向小于问路,因小于不知道,所以向告诉小明去问小东, 于是,小明向小东问路,然后小东告诉小明. 什么是迭代器协议? 迭代器协议:对象必须有一个next

迭代器 可迭代协议和迭代器协议 可迭代协议 只要含有__iter__方法的对象都是可迭代的 迭代器协议 内部含有__next__和__iter__方法的就是迭代器 关系 1.可以被for循环的都是可迭代的 2.可迭代的内部都有__iter__函数 3.只要是迭代器,一定可迭代 4.可迭代的对象使用__iter__方法就可以得到一个迭代器 5.迭代器中的__next__方法可以一个一个的获取值 例子 判断是否是可迭代类型 可以被for循环的类型都有__iter__()函数 dir()函数可以返回类

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.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,可迭代的&可迭代对象 1.一个一个的取值就是可迭代的   iterable#str list tuple set dict#可迭代的 ——对应的标志 __iter__ 2.判断一个变量是不是一个可迭代的 # print('__iter__' in dir(list))# print('__iter__' in dir([1,2,3])) 3.可迭代协议——凡是可迭代的内部都有一个__iter__方法 二,迭代器 1.将可迭代的转化成迭代器 #!/usr/bin/env python #_*_

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:love_cat # python的函数是如何工作的 # 比方说我们定义了两个函数 def foo(): bar() def bar(): pass # 首先python解释器(python.exe)会用一个叫做PyEval_EvalFrameEx()的C语言函数去执行foo,所以python的代码是运行在C程序之上的 # 当运行foo函数时,会首先创建一个栈帧(stack frame),

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

一.生成器函数进阶 需求:求取移动平均数 1.应用场景之一,在奥运会气枪射击比赛中,每打完一发都会显示平均环数! def show_avg(): print('你已进入显示移动平均环数系统!') a = yield avg = a/1 b = yield avg = (a + b)/2 print('目前的平均环数是:') yield avg generator = show_avg() generator.__next__() print(generator.send(10)) # 第一发打了

Python入门篇-生成器函数 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.生成器概述 1>.生成器generator 生成器指的是生成器对象,可以由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,调用这个函数得到一个生成器对象 2>. 生成器函数 函数体中包含yield语句的函数,返回生成器对象 生成器对象,是一个可迭代对象,是一个迭代器 生成器对象,是延迟计算,惰性求值的 包含yield语句的生成器函数生成生成器对象的时候,生成器函数的函数体不会立