1 from collections import Iterable2 from collections import Iterator3 #如上篇博客所讲，生成器可以写成如下形式，当生成器被next()调用或循环，生成器运行到yield所在语句，yield后面紧跟变量将其值赋给yield，yield将其返回4 def str_ip(ip_start):5 for ip1 in range(256):6 for ip2 in range(256):7 for ip3 in range(256):8 ip_str_format = "%s.%s.%s.%s"%(str(ip_start), str(...
我有一个简单的生成器,可以给我一组坐标的排列.我希望使用以下代码将每个新置换保存到数组中的元素：import random def poss_comb(coord):spin=random.shuffleif spin:spin(coord)yield (coord) ...a=[] for n in xrange(0,10):for item in poss_comb(coord):print itema.append(item)但是,当打印结果时,打印项目会给我我想要的东西：['0 1', '', '1 2', '1 3'] ['0 1', '', '1 2', '1 3'] ['1 2', '0 1', '1 3', ''] ['0 1', '1 2...
摘要：我正在尝试了解itertools.islice. 我试图找到最好的方法来获取由无限生成器函数返回的子集组成的列表.例如,我可能想要生成器中第1000至2000项的列表. 这是我的示例生成器：def infinite_counter():i = 0while True:i += 2yield i这些值是我希望列表开始和停止的生成器的返回索引：start = 1000 end = 2000方法1：列表理解(失败)[val for ind,val in enumerate(infinite_counter()) if start <= ind <= end ]当您扩展为以下内...
我正在尝试使用模拟库模拟无限生成器函数. (如果您使用Python 3.3,则为unittest.mock) 这是无限生成器的最小工作示例.如果我可以成功地模拟它,那么我希望能够模拟我正在使用的实际功能.import itertools def infinite_generator():thing = itertools.cycle([1, 2])while True:yield next(thing)到目前为止,这是我尝试过的：import mock import itertools mock_func = mock.MagicMock() mock_func.__iter__.return_value = itertool...
python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表，虽然写的是表达式，但是储存的是计算出来的结果，因此生成的列表受到内存大小的限制 示例： a = [x ** 2 for x in range(5)] print(a) 输出结果： [0, 1, 4, 9, 16] 生成器 (generator) 生成器同样可以用来生成一个列表，但是生成器保存的是算法，在每一次调用 next 时才会计算出结果，因此生成的列表不会受到内存大小的限制 示例： a = (x ** ...
生成器概念：但凡在函数内部定义了一个yield，调用函数时，函数体代码不会执行，会返回一个结果，该结果就是生成器。本质上是迭代器，一个自定义的迭代器。 # python内获取迭代器的方式 def iter_func():list1 = [1, 2, 3, 8, 4]# 获取一个迭代器iter_list = list1.__iter__()while True:try: # 捕获异常# 执行__next__取值print(iter_list.__next__())except StopIteration:break# 执行iter_func iter_func()# 自定义一个迭代器 ...
生成器 1. 生成器 利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据(通过next()方法)时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。 2. 创建生成器方法1 要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很...
生成器 先从列表生成式说起 可以通过简单的式子，生成有规律的列表 如果把 [ ] 换为 ( ) 会发生什么呢？ 看到 x 存的不再是列表，而是一个地址，而这个地址就是我们的生成器对象的地址 这东西有什么用呢？ 当然时，节省内存啦 假设现在有很庞大的一组数据要处理，貌似不可能把它一次性载入内存再进行处理，这时候就体现出了生成器的好处，因为它只占用一个数据的内存空间，当需要访问下一个 数据时，当前的数据会被覆盖掉，所以有...
我有一个生成器,我想对它执行一个嵌套循环,以使内部循环将从当前外部循环所在的位置开始.例如,我有一个生成列表[1,2,3]的生成器,我的循环应生成：(1,2),(1,3),(2,3).我想出的代码如下：from itertools import teedef my_gen():my_list = [1, 2, 3]for x in my_list:yield xfirst_it = my_gen() while True:try:a = next(first_it)first_it, second_it = tee(first_it)for b in second_it:print(a,b)except StopIteration:break这段...
我正在为AWS上的lambda开发一些代码.# import libraries import urllib.request as urllib2 from Packages.bs4 import BeautifulSoup import time import Packages.requests as requests import jsondef run(event, context):try:# specify the urlquote_page = 'http://money.cnn.com/data/hotstocks/index.html';page = urllib2.urlopen(quote_page)soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')tickers = soup.find_all('a', attr...
我想为TestCase派生类的变体创建一个生成器. 我试过的是：import unittestdef create_class(param):class Test(unittest.TestCase):def setUp(self):passdef test_fail(self):assert Falsereturn Testdef test_basic():for i in range(5):yield create_class(i)我得到的是：====================================================================== ERROR: test_1.test_basic --------------------------------------------------...
我正在使用QT应用程序中的请求模块中的生成器功能,与请求流示例中的几乎相同：import json import requestsdef get_stream():r = requests.get('http://httpbin.org/stream/20', stream=True)for line in r.iter_lines():if line:yield json.loads(line)def consume_stream():for message in get_stream():#do something但是,如果没有传入响应(例如来自Twitters Streaming API的不定期传入推文),则生成器get_stream将阻止consumpt_...
我只是出于好奇才问这个问题. 我回答了关于发电机的this question,出现的异常使我感到惊讶.我希望这两个都给出相同的例外：# Create a lame generator a = (x for x in range(5))# This raises a TypeError with the message "'generator' object is not subscriptable" # I completely expected this. a[0]# Why doesn't this give the same message? # This raises a TypeError with the message "'generator' object does not s...
1、两个常用的迭代器内置函数 迭代：每一次迭代的结果被当作下一次迭代的初始值 迭代只是实现了next的一个对象，可以理解为具有指向下一项功能的指针 iter()，表示获取该函数的迭代器next()，表示返回该迭代器的下一个值也就是for循环实现迭代的原理 实例：string = 'abcdefg' it =iter(string) next(it)运行： >>> next(it) 'b' >>> next(it) 'c' >>> next(it) 'd' >>> next(it) 'e' >>> next(it) 'f' >>> next(it) 'g' >>> next...
为了理解生成器,我写道：def counter():n = 1while n <= 10:yield nn += 1如果我再手动输入c = counter()…之后反复print c.next()我得到1,2,3,依此类推.但是如果我跑步for i in c:print c.next()我得到2,4,6,8 …我凝视了太久了.我想念什么？解决方法:.next()在您刚刚创建的生成器上进行迭代,就像您做的一样for i in c 这就是为什么第二种方法中只有对号 只需输入：for i in c:print i