a = [x for x in range(10)] 是一个生成式range()的下标从0开始，括号内是大小。生成器的创建方法一： a = (x for x in range(10))将生成式的方括号换成圆括号 通过next(a)每次只生成一个值，取完后会异常退出生成器的创建方法二： yield 原文：http://www.cnblogs.com/ForXinYuanStudyPy/p/7707329.html
一、生成器 概念：只要含有yield关键字的函数都是生成器函数。 yield不能和return共用且需要写在函数内。 执行生成器函数后得到生成器返回值。def generator():print(1)yield‘a‘ ret = generator() print(ret) print(ret.__next__()) 原文：https://www.cnblogs.com/tsboy/p/8178802.html
普通生成器：j =[x*8 for x in range(10)]#普通列表生成式 j2 = (x*8 for x in range(10))#普通生成器 ，只需将 [ 改成（ 即可。print(j2)#能看到打印出的是生成器的内存地址，说明生成器返回的并不是列表，生成器只是可迭代的数列算法。print(list(j2))#启动生成器，使其执行算法，将值返回到列表中，最终以列表的方式显现。next(j2)#常用来与生成器搭配，可以启动生成器，使其返回一条值for i in j2: print(i) #常用来遍历生...
可迭代对象可迭代对象类型：list，dict，tuple，str，set，deque等如何判断一个对象是否是可迭代对象，可以通过dir()方法看它里面有没有__iter__方法，如果有这个方法就是可迭代对象。迭代器对象上述的可迭代对象类型都不是迭代器，那什么是迭代器?迭代器对象相对可迭代对象无非就是多了个__next__方法。 所以迭代器是在可迭代的基础上实现的。要创建一个迭代器，我们首先得有一个可迭代对象。现在就来看看，如何创建一个可迭代对象...
1.本质：就是迭代器2.生成器函数：def func(): a=1 b=2 yield a #返回第一个值 yield b #返回第二个值ret = func() #拿到一个生成器print(next(ret)) #取第一个值print(next(ret)) #取第二个值print(next(ret)) #取第三个值 会报错 因为没有第三个值3.生成器监听文件输入的例子import timedef tail(filename): with open(filename) as f: f.seek(0, 2) #从文件末尾算起 while True: ...
1. 参数匿名函数字典排序 函数的参数:参数类型：我们经常在看别人的代码中，经常出现def(*args,**kwargs)这样的表现形式;*args tuple(1,) **kwargs dict{"k" : "v"}fun(*args,**keargs) fun(1,2,3,4,5,a=10,b=40)匿名函数:匿名函数的定义：顾名思义就是没有名字的函数，那为什么要设立匿名函数，他有什么作用？lambda函数是一种快速付款定义机器智能单行的最小函数，可以用在任何需要函数的地方.def fun(x,y)retu...
列表推导与生成器表达式当我们创建了一个列表的时候，就创建了一个可以迭代的对象：>>> squares=[n*n for n in range(3)] >>> for i in squares:print i0 1 4 这种创建列表的操作很常见，称为列表推导。但是像列表这样的迭代器，比如str、file等，虽然用起来很方便，但有一点，它们是储存在内存中的，如果值很大，会很麻烦。而生成器表达式不同，它执行的计算与列表包含相同，但会迭代的生成结果。它的语法与列表推导一样，只是要用...
可迭代对象： 使用iter内置函数可以获取迭代器的对象。如果对象实现了能返回迭代器的__iter__方法，那么对象就是可迭代的。实现了__getitem__方法，而且其参数是从零开始的索引，这种对象也可以迭代。通俗的讲迭代器对象就是：1. 对象中实现了__iter__方法 2.或者对象实现了__getitem__方法，而且其参数是从零开始的索引。 迭代器： s = iter（可迭代对象），其中s就是迭代器，通俗讲就是可以迭代可迭代对象的就是迭代器。...
1、生成器的使用：2、lambda函数的使用3、函数作为参数传递 原文：http://www.cnblogs.com/xianhaiyan/p/4531172.html
生成器的作用生成器可以在循环的过程中推算出后续的元素，不必创建完整的list，从而节省大量空间。生成器的创建1.把一个列表生成式的 [ ] 改写为( )# -*- coding: UTF-8 -*- gen= (x * x for x in range(10)) print(gen)输出结果不是一个列表而是返回了一个生成器对象：<generator object <genexpr> at 0x00000190FA193AF0>2.使用了yield，以函数的形式实现生成器# -*- coding: UTF-8 -*- def my_function():for i in range(10000)...
递归和迭代的区别递归是内部指针等待的一个过程，需要一直嵌套得到结果，而迭代是遍历的过程，前面的过程结束后可以进行下一项，不需要等待迭代器协议和for循环机制对象必须提供一个next方法，执行这个方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个stopiteration异常终止迭代（只能向后进行，不能向前）可迭代对象，是实现了迭代器协议的对象，通过对象内部定义一个__iter__()方法协议是一种约定，可迭代对象实现协议，那么就可以用...
目录列表生成式生成器1.定义2.作用3.返回值迭代器1.特点2.常见的迭代器3.可迭代对象列表生成式列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。例如：>>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]生成器1.定义一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator），如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器2.作用这个yield的...
生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果。一、yield和迭代器生成器迭代器是非常高效的类型，无论是从时间复杂度，还是从空间复杂度。而实现迭代器的代码虽然简单，却也繁琐。为此，python定义了一个yield关键字，专门用来构造迭代器。yield有生成，产生的意思...
TensorFlow：好用的时间序列训练测试集生成器（Python） 前言一、tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator介绍二、示例展示总结前言 当我们使用TensorFlow框架搭建时间序列训练模型的时候，如何处理时间序列数据，生成训练集和测试集往往是一个不那么重要但是很麻烦的步骤，很多人选择自己写程序，但是有工具干嘛不用？官方教程使用的是timeseries_dataset_from_array，但是这个是适用TensorFlow在2.3或者以上的版本，...
为了使模型的训练更快,在CPU上填充/生成批次并在GPU上并行运行模型的训练似乎是一个好习惯.为此,可以使用Python编写一个继承Sequence类的生成器类. 这是文档的链接：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/Sequence 该文档指出的重要内容是：Sequence are a safer way to do multiprocessing. This structureguarantees that the network will only train once on each sample perepoch which is not the cas...