生成器 生成器是一种迭代器，是一种特殊的函数，使用yield操作将函数构造成迭代器。普通的函数有一个入口，有一个返回值；当函数被调用时，从入口开始执行，结束时返回相应的返回值。生成器定义的函数，有多个入口和多个返回值；对生成器执行next()操作，进行生成器的入口开始执行代码，yield操作向调用者返回一个值，并将函数挂起；挂起时，函数执行的环境和参数被保存下来；对生成器执行另一个next()操作时，参数从挂起状态被重新...
什么是生成器？生成器是一个包含了特殊关键字yield的函数。当被调用的时候，生成器函数返回一个生成器。可以使用send，throw，close方法让生成器和外界交互。 生成器也是迭代器，但是它不仅仅是迭代器，拥有next方法并且行为和迭代器完全相同。所以生成器也可以用于python的循环中， 生成器如何使用？ 首先看一个例子：代码如下:#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def flatten(nested): for sublist in nested: ...
本来想穷举所有密码,算法要么就嵌套太深,要么就特别耗内存(会溢出).后来选了一个简单重复概率很低的算法.代码如下:代码如下:# -*- coding:utf-8 -*- @ function: 生成随机密码字典import randomclass Dictor(): CSet= abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789~!@#$%^&*()_-+=/*<>:;\"[]{}| def __init__(self,minlen,maxlen): if maxlen>minlen: self.__minlen=minlen ...
一、迭代器Iterators 迭代器仅是一容器对象，它实现了迭代器协议。它有两个基本方法： 1）next方法 返回容器的下一个元素 2）__iter__方法 返回迭代器自身 迭代器可使用内建的iter方法创建，见例子：代码如下: >>> i = iter(abc) >>> i.next() a >>> i.next() b >>> i.next() c >>> i.next() Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIteration: class MyIterator(object):def __init__(self, step):self.step...
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...
简单生成器有许多优点。生成器除了能够用更自然的方法表达一类问题的流程之外，还极大地改善了许多效率不足之处。在 Python 中，函数调用代价不菲；除其它因素外，还要花一段时间解决函数参数列表（除了其它的事情外，还要分析位置参数和缺省参数）。初始化框架对象还要采取一些建立步骤（据 Tim Peters 在 comp.lang.python 上所说，有 100 多行 C 语言程序；我自己还没检查 Python 源代码呢）。与此相反，恢复一个生成器就相当省...
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。一些话题("if/else控制流" 或者 "定义和使用函数")对于大多数学生是没有问题的。但是有一些话题，大多数学生只有很少，或者完全没有任何接触，尤其是“生成器和yield关键字”。我猜这对大多数新手Python程序员也是如此。 有事实表明，在我花了大功夫后，有些人仍然不能理解生成器和yield关键字。我想让这个问题有所改善。在这篇文...
我们都知道并发（不是并行）编程目前有四种方式，多进程，多线程，异步，和协程。 多进程编程在python中有类似C的os.fork，当然还有更高层封装的multiprocessing标准库，在之前写过的python高可用程序设计方法中提供了类似nginx中master process和worker process间信号处理的方式，保证了业务进程的退出可以被主进程感知。 多线程编程python中有Thread和threading，在linux下所谓的线程，实际上是LWP轻量级进程，其在内核中具有和进...
列表生成式语法：[x*x for x in range(0,10)] //列表生成式,这里是中括号 //结果 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] (x*x for x in range(0,10)) //生成器, 这里是小括号 //结果 <generator object at 0x7f0b072e6140>二者的区别很明显： 一个直接返回了表达式的结果列表， 而另一个是一个对象，该对象包含了对表达式结果的计算引用， 通过循环可以直接输出g = (x*x for x in range(0,10)) for n in g:print n结果0 1 4 9 16 ...
任何使用yield的函数都称之为生成器，如：def count(n): while n > 0: yield n #生成值：n n -= 1 另外一种说法：生成器就是一个返回迭代器的函数，与普通函数的区别是生成器包含yield语句，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 使用yield，可以让函数生成一个序列，该函数返回的对象类型是"generator"，通过该对象连续调用next()方法返回序列值。c = count(5) c.__next__() #python 3.4.3要使用c.__next__()不能使用c.next() >>...
先说迭代器，对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，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的内置函数。iter()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元素，next()也是python的内置函数。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。比如：>>> s = abc >>> it = iter(s) >>> it>>> next(it) a >>> next(it) b >>...
yield是生成的意思，但是在python中则是作为生成器理解，生成器的用处主要可以迭代，这样简化了很多运算模型(还不是很了解是如何简化的)。 yield是一个表达式,是有返回值的. 当一个函数中含有yield时,它不再是一个普通的函数,而是一个生成器.当该函数被调用时不会自动执行,而是暂停,见第一个例子: 例1:>>> def mygenerator(): ... print start... ... yield 5 ... >>> mygenerator() //在此处调用,并没有打印出start...说明存...
在Python中，很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的，例如list、string、dict等等，这些对象都可以被称为可迭代对象。至于说哪些对象是可以被迭代访问的，就要了解一下迭代器相关的知识了。 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象，在Python中，支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身；next()方法返回容器的下一个元素，在结尾时引发StopIteration异常。 __iter__()和...
列表生成式 即创建列表的方式，最笨的方法就是写循环逐个生成，前面也介绍过可以使用range()函数来生成，不过只能生成线性列表，下面看看更为高级的生成方式：>>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。 你甚至可以在后面加上if判断：>>> [x * x for x in rang...
绝大多数情况下，遍历一个集合都是为了对元素应用某个动作或是进行筛选。如果看过本文的第二部分，你应该还记得有内建函数map和filter提供了这些功能，但Python仍然为这些操作提供了语言级的支持。(x+1 for x in lst) #生成器表达式，返回迭代器。外部的括号可在用于参数时省略。 [x+1 for x in lst] #列表解析，返回list 如你所见，生成器表达式和列表解析（注：这里的翻译有很多种，比如列表展开、列表推导等等，指的是同一个意...