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...
一、迭代 1.重复 2.下一次重复是基于上一次结果二、迭代器 python为了提供一种不依赖于索引的迭代方式，python会为一些对象内置__iter__方法，obj.__iter__称为可迭代的对象，obj.__iter__得到的结果就是迭代器，得到的迭代器既有__iter__，也有一个__next__方法d={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}i=d.__iter__() #i叫迭代器 print(i.__next__())三、迭代器的优缺点 1.优点： 1）提供了一种不依赖于索引的取值方式 ...
一、可迭代对象和迭代器1.迭代的概念上一次输出的结果为下一次输入的初始值，重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值 注：循环不是迭代while True: #只满足重复，因而不是迭代 print(‘====>‘)2.可迭代的对象内置__iter__方法的，都是可迭代的对象。list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。[1,2].__iter__()‘hello‘.__iter__()(1,2).__iter__(){‘a‘:1,‘b‘:2}...
三者关系（来自https://blog.csdn.net/liangjisheng/article/details/79776008）1）可迭代对象包含迭代器。2）如果一个对象拥有__iter__方法，其是可迭代对象；如果一个对象拥有next方法，其是迭代器。3）定义可迭代对象，必须实现__iter__方法；定义迭代器，必须实现__iter__和next方法。你也许会问，结论3与结论2是不是有一点矛盾？既然一个对象拥有了next方法就是迭代器，那为什么迭代器必须同时实现两方法呢？ 因为结论1，迭代...
迭代器生成器面向对线编程一 迭代器#1、为何要有迭代器？对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器#2、什么是可迭代对象？ 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下 ‘hello‘.__iter__ (1,2,3).__iter__ [1,2,3].__iter__ {‘a‘:1}....
生成器迭代器内置函数作业一、生成器1.1、列表生成器问题引入：看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1方案一：a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11]for index,i in enumerate(a):a[index] +=1 print(a)原值修改 方案二：>>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> a = map(lambda x:x+1, a) >>> a <map object at 0x101d2c630> >>> for i in a:print(i) ... 3 5 7 9 11方案三：列表生成器>>> a = [i+1 for i in...