PYTHON3 迭代器与生成器 技术教程文章
python迭代器和生成器详解【代码】【图】
前文 ??迭代器(Iterator)和生成器(generator)是python众多强大的数据类型之一，两者的作用都是惰性计算，即不会立即产生所有结果，而是逐步产生一个个；两者的区别则是生成器本质上属于迭代器，生成器用于“凭空”生成元素，迭代器则是用于从集合中取出元素。斐波那契数列就是很好的例子，数列是个无穷数列，一个集合里放不下。不过通常来说，两者可以视作同一概念，即迭代器和生成器都可用于实现斐波那契数列。 迭代器和可迭代对象...
python生成器中yield和send分析【代码】【图】
生成器 在python中生成器是指用代码实现迭代器的的功能本质还是迭代器，只不过是代码实现迭代器功能。在python中生成器是由函数实现的，通常我们在函数中加入yeild就可以实现生成器。 生成器中yield #定义一个函数 def func():print(111)yield 3print(222) g=func() 运行上面代码你会发现函数根本没有执行，因为此时g是一个生成器对象，生成器是不会自己运行的，需要你调用next方法才会运行，并且每次遇到yield就会停止，继续调用...
初识python： 生成器并行（做包子，吃包子)【代码】【图】
知识点： send(i) ：唤醒yield，并将 i 的值传给 yield#!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:20181020 # 单线程并发：做一个包子，两个人吃 import time # 吃包子生成器 def chibaozi(name):print(%s想吃包子了！ %name)while True:baozi = yieldprint(第%s个包子来了，被%s吃了一半！%(baozi,name))# 逻辑解析 # c = chibaozi(SimpleGirl) # c.__next__() # 唤醒yield # b1=牛肉包子 # c.send(b1) # 注：唤醒yiel...
Python学习 ：生成器&迭代器
列表生成式 列表生成式的操作顺序： 1、先依次来读取元素 for x2、对元素进行操作 x*x3、赋予变量 Eg.列表生成式方式一a = [x*x for x in range(10)] print(a) >>>[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Eg.列表生成式方式二def f(n):return n*n a = [f(x) for x in range(10)] print(a) >>>[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 生成器 定义生成器可以使用yield关键词。在Python中，它作为一个关键词，是生成器的标志 生成器一共...
python之路（6）迭代器和生成器【代码】
目录迭代器(Iterator) 生成器(Generator) 迭代器迭代器协议：对象提供一个next方法，执行该方法要么返回下一项，要么引起一个Stopiteration异常 可迭代对象：实现了可迭代协议的对象（内部对象定义了_iter_()方法） name = chen test_iter = name.__iter__()#生成一个可迭代对象 print(test_iter)test_iter._next_() 返回： <str_iterator object at 0x000001E9FD822550> 注：for循环的本质是调用对象的next()方法和处理了...
Python之迭代器和生成器【代码】
一 什么是迭代器协议迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代。（迭代只能往前不能往后） 可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法） 协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，python的内部工具（如：for，sum，min，max，函数等）使用迭代器协议访问对象二 for循环机制for循环的本质：循环所有对象...
python - 迭代器(迭代协议/可迭代对象)【代码】
迭代器# 迭代器协议 # 迭代协议:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就触发一个 StopIteration 异常,以终止迭代(只能往后走不能往前退) # 可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(对象内部定义可一个__iter__()方法) # 完整的迭代器 = 迭代协议(__next__) + 迭代对象(__iter__)# 示例: class Test():def __init__(self,num):self.num = numdef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.num...
python列表解析式，字典解析式，集合解析式和生成器【代码】
一.列表解析式（列表推倒式):功能：是提供一种方便的列表创建方法，所以，列表解析式返回的是一个列表.1 lst = [1, 3, 5, 8, 10] 2 ll = [x+x for x in lst if x <= 5] 3 print ll 4 >>>[2, 6, 10]二.字典解析式:1 dic = {a: 1, b: 2, c: 3} 2 d = {k: v for k, v in dic.items() if v >=2} 3 print d 4 >>>{c: 3, b: 2}三.集合解析式:集合推导和列表推导的使用方法是类似的，只不中括号该改成大括号.1 lst = [1, 3, 5, 8, 10] 2 a...
python(列表推导式和生成器表达式)【代码】
从母鸡下蛋的故事讲起1 老母鸡 = (鸡蛋%s%i for i in range(10)) 2 print(老母鸡) 3 for 蛋 in 老母鸡: 4 print(蛋) 5 g = (i*i for i in range(10)) 6 for i in g: 7 print(i)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加节省内存空间 ③Python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...
Python迭代器&生成器【代码】
一.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() 生成迭代器和 next()遍历迭代器元素。 1 >>> dil = iter(range(10)) #使用iter方法创建一个迭代器2 >>> print(type(dil)) #类型为迭代器3 <class range_iterator>4 >>> print(dil...
Python中生成器的next和send用法区别【代码】
搜了不少解释感觉都不是特别理解，最后还是实践出真知~ 1 def h():2 print("Wen Chuan")3 m = yield 54 print(m)5 d = yield 126 7 c = h()8 print(next(c)) #由第一个yield生成9 print(c.send(".")) 10 #分为两步：第一步，用"."覆盖上一个yield（yield 5）的返回值，也就是重新给变量m赋值； 11 # 第二步，从上一个yield的下一行代码开始继续执行，依次输出m和第二个yield的值(12) 12 #输出结果： 13 #...
Python：“RPG角色生成器“【代码】【图】
问题描述：编写一个简化的创建游戏角色的程序。 本题目要求的游戏角色应有以下属性：名字、性别、种族、职业、力量、敏捷、体力、智力、智慧、生命值和魔法值。 名字：不超过50个字符。 性别：可以选择男性和女性。 种族：一共可选五个种族，人类、精灵、兽人、矮人和元素。 职业：可选六种职业，狂战士、圣骑士、刺客、猎手、祭司和巫师。 其余属性均为整数。 本题目要求首先用户输入角色姓名，然后由用户选择角色性别，然后由用户...
python中可迭代对象，迭代器，生成器
python中可迭代对象，迭代器，生成器1. 可迭代对象：在Python中，通过使用for...in...语句进行循环的对象，就是可迭代对象(Iterable)。通常使用isinstance来进行判断。In [4]: from collections import IterableIn [5]: for i in "Python": ...: print(i) ...: P y t h o n In [7]: a = [100,200,300]In [8]: for i in a: ...: print(i) ...: 100 200 300通过isinstance()来看，返回都是TrueIn [13]: from c...
提高你的python:解释 yield 和 Generators（生成器）【代码】
转自：http://www.oschina.net/translate/improve-your-python-yield-and-generators-explained 原文：http://www.jeffknupp.com/blog/2013/04/07/improve-your-python-yield-and-generators-explained/ 转自：https://fishc.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=56023&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D403 在开始课程之前，我要求学生们填写一份调查表，这个调查表反映了它们对 Python 中一些概念的理解情况。一些话...
Python基础-----迭代器协议和For循环机制【代码】
迭代器协议：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代（只能往后走，不能往前退）可迭代对象：遵循迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义一个__iter__()方法）for循环的本质：循环所有对象，全都是使用迭代器协议。字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象都不是可迭代对象，可以利用for循环，因为调用了他们的__iter__()方法，将他们变成可迭代对象。例如...
Python基础-----三元表达式、列表解析、生成器表达式【代码】
三元表达式： 变量 = 值1 if 条件为真 else 值2 类似于： res = 对了 if 1 > 2 else 错了 print(res) >>> 错了 普通表示： if 1 > 2: print(对了) else: print(错了)列表解析： 假如要生成0-9共10个数字，存放在列表中 类似于： l = [i for i in range(10)] print(l) >>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 普通表示： l...
[python]生成器yield from【代码】
#python3.3新加了yield from语法 from itertools import chain #chain,把几个可迭代的对象，连接在一起，进行迭代遍历 my_list = [1,2,3] my_dict = {"bobby1":"http://projectsedu.com","bobby2":"http://www.imooc.com", } for value in chain(my_list, my_dict, range(5,10)):print(value)========================================== 1 2 3 bobby1 bobby2 5 6 7 8 9 ######################################################实...
Python_day4：生成器、迭代器、装饰器【代码】【图】
一、生成器1、列表生成式>>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> a = map(lambda x:x+1, a) >>> a <map object at 0x101d2c630> #生成对象 >>> for i in a:print(i) #循环打印>>> a = [i+1 for i in range(10)] >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]#列表生成 2、生成器通过列表生成式可以直接生成一个列表，但受内存限制列表容量有限，如果数据过大，访问不到最后的数据，只会造成浪费。为了节省空间，在Python中，有...
python结对编程实现小学生四则运算生成器
项目仓库：https://github.com/AndyVirginia/Arithmetic 项目成员：王锴（题目生成），邵伟源（计算实现） 一、项目需求：实现一个自动生成小学四则运算题目的命令行程序。 1. 使用 -n 参数控制生成题目的个数，例如 Myapp.exe -n 10 将生成10个题目。 2. 使用 -r 参数控制题目中数值（自然数、真分数和真分数分母）的范围，例如 Myapp.exe -r 10 将生成10以内（不包括10）的四则运算题目。该参数可以设置为1或其他自然数。...
Python——生成器【代码】
1、生成器 本质 还是迭代器 2、生成器函数#生成器函数 #只要含有yield关键字的函数都是生成器函数 def generator()print(1)yield a #yield必须写到函数里，且不能与return公用ret = generator()print(ret._next_()) print(ret._iter_())