第6章 函数 6.1 函数的定义和调用 6.2 参数传递 6.3 函数返回值 6.4 变量作用域 6.5 匿名函数(lambda) 6.6 递归函数 6.7 迭代器 6.8 生成器 6.9 装饰器 6.8 生成器 看看廖雪峰大神的解释: 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的. 而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法

paip.python3 的类使用跟python2 的不同之处 #------python3的写法而且使用.. #class syllable(BaseClassA, BaseClassB): class syllable():     i = 123 # 类成员     ##todox selft.xxx is err,tips selef is not def     consonant=""     vowel=""     csnt=""

在Hibernate中,id元素的<generator>子元素用于生成持久化类的对象的唯一标识符. Hibernate框架中定义了许多生成器类. 所有的生成器类都实现了org.hibernate.id.IdentifierGenerator接口. 应用程序员可以通过实现IdentifierGenerator接口来创建自己的生成器类. Hibernate框架提供了许多内置的生成器类: assigned increment sequence hilo native identity seqhilo

python3的类: python是一门面向对象的编程语言,学习python下的类,,能帮助自己形成一个基本的面向对象的概念.关于类和实例的理解,一个易懂的栗子就是动物类,我们把动物看做一个类,而狗啊,猫啊,鼠啊的就是这个类的实例.你也完全可以把自己定义的类看成是一个自定义的数据类型,想int.str.list一样,不一样的是这个自定义的数据类型中有一些我们自己编写的功能方法,每一个声明的实例都可以直接调用这里面的方法. 类的属性: 简单的说,类的属性就是在类中定义的变量.而所有的实例,都具有这

python3 统计类的实例个数 有时候我们可能想统计下类所创建的实例个数,代码如下: class Dog: # 定义一个狗类 count = 0 # 用于统计类所创建的实例个数 def __init__(self, name, age): # 实例初始化函数,在实例被创建时,自动调用 self.name = name # 定义狗的名字 self.age = age # 定义狗的年龄 Dog.count += 1 # 每创建一个实例自动加1 print('dog instance is crea

python同样支持类和对象.在python3.x中没有了经典类,只有新式类,默认创建的就是新式类.具体的新式类与经典类的不同在python3.x中已经没有意义了. 类的定义和实例化 python定义简单类如下. class Car(object): pass c1=Car() 我们定义了一个Car类,其中什么方法也没有实现.c1是我们实例化的类Car,成为对象. 静态变量 我们可以在类中定义静态变量,静态变量属于类,既可以使用类访问,也可以使用对象访问. class Car(object):

继承 1:什么是继承 继承是一种创建新类的方式,在python中,新建的类可以继承一个或多个父类,也就是说在python中支持一个儿子继承多个爹. 新建的类成为子类或者派生类. 父类又可以成为基类或者超类. 子类会遗传父类的属性. 2:为什么要用继承 减少代码冗余(也就是重复写代码). 3:怎么用继承: 我们定义两个类: class parenclass1: pass class parenclass2: pass 在定义两个类: class subclass1: pass class subc

1.什么是继承? 继承是一种创建新类的方式,新建的类可以继承一个或多个父类(python支持多继承),父类可称为基类或超类,新建的类称为派生类和或子类. 子类会遗传父类的属性,从而解决代码重用问题. python中类的继承分为:单继承和多继承. class ParentClass1: pass class ParentClass2: pass class SubClass1(ParentClass1): # 单继承,基类是 ParentClass1,派生类是SubClass1 pass clas

参考: https://www.runoob.com/python/python-object.html https://www.runoob.com/w3cnote/python-extends-init.html Python3中曾经在写pyqt的时候遇到一个问题, 如果类继承了某个类.如下代码:UdpLogic 就继承了ToolsUi的类. class UdpLogic(tcp_udp_web_ui.ToolsUi): def __init__(self, num): #这里相当于重写了.

生成器generator 生成器指的是生成器对象,可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: 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: yield生成器示例: 生成器表达式示例: 普通的函数调用fn(),函数会立即执行完毕,但是生成器函数可以使用next函数多次执行: 生成器函数等价于生成器表达式,只不过生成器函数更复杂: 生成器举例

#Author by Andy#_*_ coding:utf-8 _*_import timefrom collections import Iterable#列表生成式def func(): list=[] for i in range(10000000): list.append(i) print(list)#print(list)#[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]generator=(i for i in range(10))#print(type(g

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

Counter(计数器):用于追踪值的出现次数 Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法 创建一个Counter类 import collections obj = collections.Counter('aabbccc') print(obj) #输出:Counter({'c': 3, 'a': 2, 'b': 2}) elements() import collections obj = collections.Counter('aabbccc') print(so

urllib模块中的方法 1.urllib.urlopen(url[,data[,proxies]]) 打开一个url的方法,返回一个文件对象,然后可以进行类似文件对象的操作.本例试着打开google >>> import urllib >>> f = urllib.urlopen('http://www.google.com.hk/') >>> firstLine = f.readline()   #读取html页面的第一行 >>>

''' 生成器:函数中有yield就是生成器函数 生成器本质是一个迭代器 yield后面的值会作为返回值返回. ''' def func(): print("apple") print("banana") print("orange") g = func() #创建一个生成器对象,本质是一个迭代器 print(g.__next__()) print(next(g)) print(g.__next__()) # print(g.__next__()

[引子] 虽然我们可以通过“class”语句来定义“类”,但是要想更加细粒度的控制“类”的创建,要使用元类编程才能实现. 比如说我们要实现这样的一个约束.所有项目中用到的类都应该要为它定义的方法提供文档字符字符串.有两条可行 的路径 1):依赖工程师的自觉.自律 让他们在定义每一个方法的时候都为方法增加文档字符串, 2):通过元类来做一些 控制,如果工程师没有为方法提供文档字符,那么就直接报错,直到工程师为方法提供字符串为止. [实现1] 依赖工程师的自觉.自律为方法增加文档字符串 class

"""一.定义一个学生Student类.有下面的类属性:1 姓名 name2 年龄 age3 成绩 score(语文,数学,英语) [每课成绩的类型为整数] 类方法:1 获取学生的姓名:get_name() 返回类型:str2 获取学生的年龄:get_age() 返回类型:int3 返回3门科目中最高的分数.get_course() 返回类型:int 写好类以后,可以定义2个同学测试下:zm = Student('zhangming',20,[69,88,100])返回结果:

生成器(genetor): 1>生成器只有在调用的时候才会生成相应的数据: 2>生成器只记录当前位置,有一个__next__()方法 3>yield可以实现单线程先的并发运算 1.列表生成器: 输出结果: 2.简单的生成器: 输出结果: 3.生成器的并行:(生产者与消费者的关系) 输出结果: 4.斐波拉契数列:除第一位和第二位,任何一个数都可以是前两个数相加得到 输出结果: 5.斐波那契数列函数转生成器:yield可以记录当前位置 输出结果:

生成器表达式 [i for i in range(100)] #列表解析 与列表解析的不同是,列表解析用中括号,生成器表达式用小括号 g = (i for i in range(1000)) #生成器表达式 #不用yield的表达形式 print(g) #这是一个迭代对象 print(next(g)) #next(g) == g.__next__() #next(g)相当于g.__next__() print(next(g)) #next(g) == g.__next__() print(nex

在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 生成器保存的是算法,每次调用 next() ,就计算出 下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出 StopIteration 的异常当然,这种不断调用 next() 实在是太变态了,正确的方法是使用 for 循环,因为生成器也是可迭代对象.所以,我们创建了一个生成器后,基本上永远不会调用 next() ,而是通过 for 循环来迭代它,并且不需要关心 StopIteration 异常. 创建生成