生成器（generator）在看生成器之前我们先来看一下列表生成式。如果我们想得到一个12,22,32…… 102组成的列表，我们可以考虑下面的做法：1 a=[x*x for x in range(1,11)] 2 print(a)输出：——————————[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]——————————这是Python的简洁的体现之一，我们可以用这种方式快速得到一个列表。其实他还有很多玩法：1import pprint 2 a=[(x,y )for x in range(3) for y in"abc"] 3pp...
看书看到迭代器和生成器了,一般的使用是没什么问题的,不过很多时候并不能用的很习惯书中例举了经典的八皇后问题,作为一个程序员怎么能够放过做题的机会呢,于是乎先自己来一遍,于是有了下面这个ugly的代码def table(m, lst):‘‘‘绘制m列的棋盘,每行有个皇后旗子‘‘‘head = ‘┌‘ + ‘─┬‘ * (m-1) + ‘─┐‘row = lambda x: ‘│‘ + ‘ │‘ * x + ‘╳│‘ + ‘ │‘ * (m - x - 1)trow = ‘├‘ + ‘─┼‘ * (m-1) + ...
def scq():for i in range(3):yield i g = scq() for n in [1, 10]:g = ((n+k) for k in g) print(list(g))View Code开始代码是这样，光靠眼睛一看觉得结果肯定是[11,12,13]但是代码一运行却发现结果并不是这样，而是[20,21,22]这一下子我奇了怪了，为什么比预想的多出了就，后来各种尝试，甚至改了下面for循环的条件，发现只要不动列表的第二个数字，结果就不会发生变化。后来开了debug一步一步运行，才发现如下原因如下def scq()...
原创作品，转载请注明出处：点我上一篇文章Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(一):Generator中，我们介绍了什么是Generator，以及写了几个使用Generator Function的示例，这一小节，我们会介绍Python的coroutine，以及会有一个小例子，再接下来的文章中会以代码的形式一步步介绍coroutine的高级用法。coroutine(协程)什么是coroutine？coroutine跟Generator有什么区别？下面先看一段代码： 1def grep_co(pattern): 2pr...
目录1. 迭代器2. 推导式1. 迭代器什么是生成器呢，其实生成器的本质就是迭代器；在python中有3中方式来获取生成器（这里主要介绍前面2种）通过生成器函数获取通过各种推导式来实现生成器生成器函数我们来看一个普通的函数：In[2]: def func1():...: print(‘aaaa‘)...: return 1111...: In[3]: fun = func1() aaaa In[4]: print(fun) 1111那么生成器函数跟普通函数有什么不同呢，我们只要把其中的return换成yield关键字参...
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 iterator.__next__() ,查看...
一、生成器 1.概念 在Python中， 一边循环一边计算的机制， 称为生成器： generator 创建生成器: G = ( x*2 for x in range(5)) 可以通过 next(生成器) 函数获得生成器的下一个返回值 没有更多的元素时， 抛出 StopIteration 的异常 生成器也可以使for 循环，因为生成器也是可迭代对象 2.生成器1 生成的第一种方式 list2 = [x for x in rang(10)] print(type(list2)) #得到一个生成...
迭代器迭代器是访问集合元素的一种方式。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，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件特点...
如果认真读过上文的朋友，应该已经明白了yield from实现的底层generator到caller的上传数据通道是什么了。本文重点讲yield from所实现的caller到coroutine的向下数据通道又是什么。注意我讲的是yield from做的”是什么“，而不是yield from"如何做到的"。这点区别非常大，大家一定要弄明白博主说的啥哈，不要弄混淆了。 一. 系统模型。同样，仍然是上文的系统, 指把结束操作改为支持空行操作，它的业务需求是这样：1. 需要读取一段...
一。深入研究>>> def get_0_1_2(): ... yield 0 ... yield 1 ... yield 2 ... >>> get_0_1_2 <function get_0_1_2 at 0x00B2CB70> #函数类型>>> generator = get_0_1_2() >>> generator <generator object get_0_1_2 at 0x00B1C7D8> #生成器>>> generator.next() #第一次调用生成器的next方法时，生成器才开始执行生成器函数（而不是构建生成器时），直到遇到yield时暂停执行 0 >>> generator.next() #之后每次...
一、知识点整理：1、可迭代的：对象下有_iter_方法的都是可迭代的对象 迭代器：对象._iter_（）得到的结果就是迭代器 迭代器的特性： 迭代器._next_() 取下一个值 优点： 1.提供了一种统一的迭代对象的方式，不依赖于索引 2.惰性计算 缺点： 1.无法获取迭代器的长度 2.一次性的，只能往后取值，不能往前退，不能像索引那样去取得某个位置的值2、生成器：函数内带有yield关键字，那么这个函数执行的结果就是生成器...
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推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制...
1，迭代器协议：1.1 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 （只能往后走不能往前退）1.2. 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）1.3. 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循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象2，迭代器：1.1：为什么要用迭代器：...
生成器表达式和列表解析：(x+1 for x in [1,2,3,4,5]) #生成器表达式 [x+1 for x in [1,2,3,4,5]] #列表解析 (x+1 for x in [1,2,3,4,5,6] if x>0) ((x,y) for x in range(3) for y in range(x)) (x for x in (y.dosomething() for y in [1,2,3,4,5]) if x>0)一个带有yield的函数就是一个generator，它和普通函数不同，生成一个generator看起来像函数调用。但不会执行任何函数代码，直到对其调用next()（在for循环中会自动调用...
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...