前言 

生成器generator

生成器的本质是一个迭代器(iterator)

要理解生成器,就要在理解一下迭代,可迭代对象,迭代器,这三个概念

Python生成器generator简介

iteration, iterable, iterator

迭代(iteration):在python中迭代通常是通过for...in...来实现的.而且只要是可迭代对象iterable,都能进行迭代.

可迭代对象(iterable):Python中的任意的对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem __方法，那么它就是一个可迭代对象。简单说，可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象.返回的是一个iterator 对象.官方解释

迭代器(iterator ) : 简单的说,迭代器就是实现了iterator.__iter__() 和iterator.__next__() 的对象,iterator.__iter__()方法返回的是iterator对象本身.根据官方的说法,正是这个方法,实现了for ... in ...语句.而iterator.__next__()是iterator区别于iterable的关键了,它允许我们显式地获取一个元素.当调用next()方法时,实际上产生了2个操作:

更新iterator状态，令其指向后一项，以便下一次调用,每一个值过后,指针移动到下一位,对iterator遍历完后,其变成了一个空的容器,但不是None ,需要注意的是,迭代结束后,指针不会自动返回到首位,而是依旧停留在末位置,想要在开始,需要重新载入迭代对象.

实例理解:

>>> from collections import Iterable, Iterator>>> a = [1,2,3]  # 众所周知,list是一个iterable>>> b = iter(a)  # 通过iter()方法,得到iterator,iter()实际上调用了__iter__(),>>> isinstance(a, Iterable)True>>> isinstance(a, Iterator)False>>> isinstance(b, Iterable)True>>> isinstance(b, Iterator)True

可见,itertor 一定是iterable ,但iterable不一定是itertor

>>> dir(a)['__add__','__class__','__contains__','__delattr__','__delitem__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__getattribute__','__getitem__','__gt__','__hash__','__iadd__','__imul__','__init__','__iter__','__le__','__len__','__lt__','__mul__','__ne__','__new__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__', '__reversed__','__rmul__', '__setattr__','__setitem__','__sizeof__','__str__', '__subclasshook__','append','clear' 'copy','count','extend','index','insert', 'pop','remove', 'reverse','sort']>>>dir(b)['__class__','__delattr__', '__dir__', '__doc__','__eq__', '__format__','__ge__' ,'__getattribute__', '__gt__','__hash__','__init__','__iter__','__le__','__length_hint__','__lt__','__ne__','__new__','__next__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__setattr__', '__setstate__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__']

可以看到迭代器具有__next__ 这个方法,可迭代对象具有__getitem__

迭代器是消耗型的,随着指针的移动,遍历完毕以后,就为空,但是不是None

>>> c = list(b)>>> c[1, 2, 3]>>> d = list(b)>>> d[]# 空的iterator并不等于None.>>> if b:...  print(1)...1>>> if b == None:...  print(1)...

使用迭代器的内置方法 __next__ 和 next() 方法,遍历元素

In [73]: e = iter(a)In [74]: next(e)Out[74]: 1In [75]: e.__next__Out[75]: <method-wrapper '__next__' of list_iterator object at 0x7f05571c8518>In [76]: e.__next__()Out[76]: 2In [77]: e.__next__()Out[77]: 3In [78]: e.__next__()---------------------------------------------------------------------------StopIteration               Traceback (most recent call last)<ipython-input-78-6024b5bd9bd2> in <module>()----> 1 e.__next__()StopIteration:

当遍历完毕时,会返回一个StopIteration 的错误.

for...in.... 遍历迭代

当我们对一个iterable 使用for ....in... 进行遍历时,实际上是想调用iter() 方法得到一个iterator ,假设为x ,然后循环的调用x 的__next__() (next())方法,取得每一次的值,直到iterator为空,返回StopIteration 作为循环的结束的标准.for....in...会自动处理 StopIteration 异常,从而避免了抛出异常,从而使程序中断.流程图为:

x = [1, 2, 3]  for i in x:  print(x)

一篇文章彻底搞懂Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)与生成器(Generator)的概念

前言 在Python中可迭代(Iterable).迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的,初学时对这几个概念也是经常混淆,现在是时候把这几个概念搞清楚了. 0x00 可迭代(Iterable) 简单的说,一个对象(在Python里面一切都是对象)只要实现了只要实现了__iter__()方法,那么用isinstance()函数检查就是Iterable对象: 例如 class IterObj: def __iter__(self): # 这里简单地返回自身 #

Python生成器generator用法示例

本文实例分析了Python生成器generator用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 生成器generator本质是一个函数,它记住上一次在函数体中的位置,在生成器函数下一次调用,会自动找到该位置,局部变量都保持不变 l = [x * 2 for x in range(10)] # 列表生成式 g = (x * 2 for x in range(10)) print(l,g) # l打印的是一个列表,g则是一个generator的内存地址 一次性打印获取generator的所有元素: for

Python生成器（Generator）详解

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,称为生成器(Generator). 简单生成器 要创建一个generator,有限

python生成器generator用法实例分析

本文实例讲述了python生成器generator用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 使用yield,可以让函数生成一个结果序列,而不仅仅是一个值 例如: def countdown(n): print "counting down" while n>0: yield n #生成一个n值 n -=1 >>> c = countdown(5) >>> c.next() counting down 5 >>> c.next()

浅谈Python生成器generator之next和send的运行流程(详解)

对于普通的生成器,第一个next调用,相当于启动生成器,会从生成器函数的第一行代码开始执行,直到第一次执行完yield语句(第4行)后,跳出生成器函数. 然后第二个next调用,进入生成器函数后,从yield语句的下一句语句(第5行)开始执行,然后重新运行到yield语句,执行后,跳出生成器函数,后面再次调用next,依次类推. 下面是一个例子: def consumer(): r = 'here' for i in xrange(3): yield r r = '200 OK'+ str(i)

Python迭代器iterator生成器generator使用解析

1. 迭代 根据记录的前面的元素的位置信息 去访问后续的元素的过程 -遍历 迭代 2. 可迭代对象 iterable 如何判断可迭代对象的3种方式 能够被迭代访问的对象 for in 常用可迭代对象-list tuple str from collections import Iterable isinstance(obj, Iterable) 3. 可迭代对象 可迭代对象通过__iter__方法提供一个 可以遍历对象中数据的工具-迭代器 iter(可迭代对象) 可以获取可迭代对象的迭代器 通过

Python generator生成器和yield表达式详解

前言 Python生成器(generator)并不是一个晦涩难懂的概念.相比于MetaClass和Closure等概念,其较为容易理解和掌握.但相对于程序结构:顺序.循环和分支而言其又不是特别的直观.无论学习任何的东西,概念都是非常重要的.正确树立并掌握一些基础的概念是灵活和合理运用的前提,本文将以一种通俗易懂的方式介绍一下generator和yield表达式. 1. Iterator与Iterable 首先明白两点: Iterator(迭代器)是可迭代对象; 可迭代对象并不一定是Iterato

Python函数生成器原理及使用详解

1.python函数运行原理 import inspect frame = None def foo(): bar() def bar(): global frame frame = inspect.currentframe() pass # python解释器 python.exe 会用一个叫做PyEval_EvalFrameEx(c语言函数)去执行foo函数,首先会创建一个栈帧(stack frame), """ python在运行前会编译成字节码对象 当foo调用bar

Python中协程用法代码详解

本文研究的主要是python中协程的相关问题,具体介绍如下. Num01–>协程的定义 协程,又称微线程,线程.英文名Coroutine. 首先我们得知道协程是啥?协程其实可以认为是比线程更小的执行单元. 为啥说他是一个执行单元,因为他自带CPU上下文.这样只要在合适的时机, 我们可以把一个协程 切换到另一个协程. 只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的. Num02–>协程和线程的差异 那么这个过程看起来和线程差不多.其实不然, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CP

对python中的高效迭代器函数详解

python中内置的库中有个itertools,可以满足我们在编程中绝大多数需要迭代的场合,当然也可以自己造轮子,但是有现成的好用的轮子不妨也学习一下,看哪个用的顺手~ 首先还是要先import一下: #import itertools from itertools import * #最好使用时用上面那个,不过下面的是为了演示比较 常用的,所以就直接全部导入了 一.无限迭代器: 由于这些都是无限迭代器,因此使用的时候都要设置终止条件,不然会一直运行下去,也就不是我们想要的结果了. 1.coun

Python最简单的字符串匹配详解

Python最简单的字符串匹配详解 由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: ste

python数据类型_字符串常用操作(详解)

这次主要介绍字符串常用操作方法及例子 1.python字符串 在python中声明一个字符串,通常有三种方法:在它的两边加上单引号.双引号或者三引号,如下: name = 'hello' name1 = "hello bei jing " name2 = '''hello shang hai haha''' python中的字符串一旦声明,是不能进行更改的,如下: #字符串为不可变变量,即不能通过对某一位置重新赋值改变内容 name = 'hello' name[0] = 'k' #通

对Python强大的可变参数传递机制详解

今天模拟定义map函数.写着写着就发现Python可变长度参数的机制真是灵活而强大. 假设有一个元组t,包含n个成员: t=(arg1,...,argn) 而一个函数f恰好能接受n个参数: f(arg1,...,argn) f(t)这种做法显然是错的,那么如何把t的各成员作为独立的参数传给f,以便达到f(arg1,...,argn)的效果? 我一开始想到的是很原始的解法,先把t的各个成员变为字符串的形式,再用英文逗号把它们串联起来,形成一个"标准参数字符串": str_t=(str(x

Python定时任务APScheduler的实例实例详解

APScheduler 支持三种调度任务:固定时间间隔,固定时间点(日期),Linux 下的 Crontab 命令.同时,它还支持异步执行.后台执行调度任务. 一.基本架构 触发器 triggers:设定触发任务的条件 描述一个任务何时被触发,按日期或按时间间隔或按 cronjob 表达式三种方式触发 任务存储器 job stores:存放任务,可以放内存(默认)或数据库 注:调度器之间不能共享任务存储器 执行器 executors:用于执行任务,可设定执行模式 将指定的作业提交到线程池或者进程

python编程通过蒙特卡洛法计算定积分详解

想当初,考研的时候要是知道有这么个好东西,计算定积分...开玩笑,那时候计算定积分根本没有这么简单的.但这确实给我打开了一种思路,用编程语言去解决更多更复杂的数学问题.下面进入正题. 如上图所示,计算区间[a b]上f(x)的积分即求曲线与X轴围成红色区域的面积.下面使用蒙特卡洛法计算区间[2 3]上的定积分:∫(x2+4*x*sin(x))dx # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

python实现括号匹配的思路详解

1.用一个栈[python中可以用List]就可以解决,时间和空间复杂度都是O(n) # -*- coding: utf8 -*- # 符号表 SYMBOLS = {'}': '{', ']': '[', ')': '(', '>': '<'} SYMBOLS_L, SYMBOLS_R = SYMBOLS.values(), SYMBOLS.keys() def check(s): arr = [] for c in s: if c in SYMBOLS_L: # 左符号入栈 arr.appe