python生成器推导式用法简单示例
本文实例讲述了python生成器推导式用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
1.生成器推导式是继列表推导式后的有一中python推导式,他比列表推导式速度更快,占用的内存也更少。
2.使用生成器对象时,可以根据需要将他转化为列表或者元组,也可以是哟个生成器对像__next__()
方法或内置函数next()
进行遍历,其具有惰性求值的特点,进行一次遍历后便不能再次方位内部元素,即访问一次立马清空生成器对象
>>> g = ((i+2)**2 for i in range(10)) >>> list(g) [4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121] >>> list(g) #便利结束后再次访问时内部元素已经清空 []
>>> g = ((i+2)**2 for i in range(10)) #重新建立一个生成器对象 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> g.__next__() 16 >>> g.__next__() 25 >>> g.__next__() 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) 100 >>> next(g) #当next的下一个超出生成的范围时,抛出异常 121 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#41>", line 1, in <module> next(g) StopIteration
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
相关推荐
-
Python中的生成器和yield详细介绍
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: 复制代码 代码如下: >>> squares=[n*n for n in range(3)] >>> for i in squares: print i 0 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
-
Python列表推导式、字典推导式与集合推导式用法实例分析
本文实例讲述了Python列表推导式.字典推导式与集合推导式用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 推导式comprehensions(又称解析式),是Python的一种独有特性.推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体. 共有三种推导,在Python2和3中都有支持: 列表(list)推导式 字典(dict)推导式 集合(set)推导式 一.列表推导式 1.使用[]生成list 基本格式 variable = [out_exp_res for out_exp in input_
-
Python列表推导式的使用方法
1.列表推导式书写形式: [表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件] 2.举例说明: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- li = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]print [x**2 for x in li] print [x**2 for x in li if x>5] print dict([(x,x*10) for x in li]) print [ (
-
Python推导式简单示例【列表推导式、字典推导式与集合推导式】
本文实例讲述了Python推导式.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 列表推导式 >>> li = [1,2,3,4,5,6] # 求元素的平方 >>> li_a = [x**2 for x in li ] >>> li_a [1, 4, 9, 16, 25, 36] # 提取偶数值 >>> li_b = [x for x in li if x%2==0] >>> li_b [2, 4, 6] # 将多维数组转换
-
简单了解python 生成器 列表推导式 生成器表达式
生成器就是自己用python代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 通过以下两种方式构建一个生成器: 1.通过生成器函数 2.生成器表达式 生成器函数: 函数 def func1(x): x += 1 return x print(func1(5)) 生成器函数 def func1(x): x += 1 yield x g_obj = func1(5) print(g_obj.__next__()) 一个next对应一个yield. yield VS return return 结束函数,给函
-
Python列表推导式与生成器用法分析
本文实例讲述了Python列表推导式与生成器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 先看两个列表推导式 def t1(): func1 = [lambda x: x*i for i in range(10)] result1 = [f1(2) for f1 in func1] print result1 def t2(): func2 = [lambda x, i=i: x*i for i in range(10)] result2 = [f2(2) for f2 in func2] pr
-
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,有很
-
python的迭代器与生成器实例详解
本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 1. 迭代器概述: 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. 1.1 使用迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比
-
详解Python3中yield生成器的用法
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
-
Python中的推导式使用详解
推导式是Python中很强大的.很受欢迎的特性,具有语言简洁,速度快等优点.推导式包括: 1.列表推导式 2.字典推导式 3.集合推导式 嵌套列表推导式 NOTE: 字典和集合推导是最近才加入到Python的(Python 2.7 和Python 3.1以上版). 下面简要介绍下: [列表推导式] 列表推导能非常简洁的构造一个新列表:只用一条简洁的表达式即可对得到的元素进行转换变形 其基本格式如下: 复制代码 代码如下: [expr for value in collection ifcondi
-
Python列表推导式与生成器表达式用法示例
本文实例讲述了Python列表推导式与生成器表达式用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 和列表一样,列表推导式也采用方括号[]表示,并且用到了一个简写版的for循环,第一部分是一个生成结果列表元素的表达式,第二部分是一个输入表达式上的循环.阅读理解列表表达式的推荐做法是先从里面的for循环开始,向右查看是否有if条件,然后将推导式开始的那个表达式映射到每一个匹配的元素上去. >>> even_numbers = [x for x in range(10) if x%2 == 0] &g
-
深入讲解Python中的迭代器和生成器
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next()
随机推荐
- PHP 的异常处理、错误的抛出及回调函数等面向对象的错误处理方法
- JavaScript 面向对象的 私有成员和公开成员
- Spring boot 跳转到jsp页面的实现方法
- Python中内置的日志模块logging用法详解
- 浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)
- 用扩展方法优化多条件查询(不定条件查询)
- 用html5 js实现点击一个按钮达到浏览器全屏效果
- Javascript实现的SHA-256加密算法完整实例
- 关于vi和vim的区别及命令详解
- ThinkPHP+jquery实现“加载更多”功能代码
- win2003服务器通过ipsec做防火墙的配置方法
- jQuery中nextAll()方法用法实例
- Jquery组件easyUi实现选项卡切换示例
- JavaScript使用DeviceOne开发实战(一) 配置和起步
- Android 中出现java.net.BindException: bind failed: EADDRINUSE 问题解决办法
- 一段几乎可以让你死机的JS代码
- Android 自定义Button控件实现按钮点击变色
- 人脸检测中AdaBoost算法详解
- Python入门之后再看点什么好?
- 详解log4net的使用