Python生成器常见问题及解决方案

在Python中，生成器和函数很像，都是在运行的过程中才会去确定各种变量的值，所以在很多情况下，会导致各种各样的问题。

def generator_test1():
  # 0...9 generator
  x = (i for i in range(10))
  # 5..9 generator
  x_filter = filter(lambda y: y >= 5, x)
  # first use the x
  L = list(x)
  print("L, x", L)
  # then use x_filter
  l = list(x_filter)
  print("l, x_filter", l)
if __name__ == "__main__":
  generator_test1()

输出结果为：

L, x [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l, x_filter []

上述代码中，x_filter是基于生成器x构建的生成器，但是由于x在x_filter使用之前先被用掉了，所以在使用x_filter的时候，才去获取x的值，而此时x已经用完了，最终导致x_filter转化成的列表是空的。

def generator_test2():
  x = (i for i in range(10))
  for i in range(10):
    x = (j + i for j in x)
  L = list(x)
  print("L, x", L)
if __name__ == "__main__":
  generator_test2()

输出结果：

L, x [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]　

上述代码中，每次循环都基于原先的生成器构建一个新的生成器，由于并未使用，所以生成器x中的i并没有被赋值。在后面转化成列表的时候才去获取i的值，而此时由于i为9,所以所有的生成器x的i都为9，原始的x是0到9的生成器，接下来的10个生成器每个都在原始值上加9，导致每个值都增大了90。下面是此例的一个变体：

def generator_test3():
  x = (i for i in range(10))
  for i in range(10):
    x = (j + i for j in x)
  i = 20
  L = list(x)
  print("L, x", L)

if __name__ == "__main__":
  generator_test3()

输出结果：

L, x [200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209]

上述代码表明，可以临时改变i从而让生成器发生改变。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 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实现随机加减法生成器

    本文实例为大家分享了python实现随机加减法生成器的具体代码,供大家参考,具体内容如下 为了让外甥女练习算术,用python给她写了个自动出加减法的小程序. 该程序使用了文字转语音的库pyttsx,程序运行时,会有相对应的语音提示.pyttsx文档 为了防止小孩乱按键盘,导致非法输入,我添加了异常处理: def validate(num):#判断输入是否非法 try: num=int(num) except: say("非法输入,请重新输入") return False return

  • python颜色随机生成器的实例代码

    1. 代码: def random_color(number=number): color = [] intnum = [str(x) for x in np.arange(10)] #Out[138]: ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] alphabet = [chr(x) for x in (np.arange(6) + ord('A'))] #Out[139]: ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']

  • Python字典生成式、集合生成式、生成器用法实例分析

    本文实例讲述了Python字典生成式.集合生成式.生成器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 字典生成式: 跟列表生成式一样,字典生成式用来快速生成字典,不同的是,字典需要两个值 #d = {key: value for (key, value) in iterable} d1 = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} d2 = {k: v for (k, v) in d1.items()} print(d2) 集合生成式: 集合生成式格式和列表生成式类似,不过用的是大括号: s1

  • Python 音频生成器的实现示例

    Python 音频生成器的实现示例

    使用Python生成不同声音的音频 第一步先去百度AI中注册账号,在控制台中创建语音技术应用,获取AppID,API Key,Secret Key 第二步 引用 from tkinter import * from tkinter.filedialog import askdirectory from aip import AipSpeech from tkinter import ttk 第三步搭建窗体 root = Tk() root.title('生成语音') path = StringV

  • python列表推导和生成器表达式知识点总结

    首先来看一下代码: chars = "abcd" tmp = [] for char in chars: tmp.append(ord(char)) print(tmp) 这是一般的写法,将字符串中的每一个字符转换称ASCII码,然后存进一个tmp数组. 利用列表推导的方式: tmp = [ord(char) for char in chars] 输出:[97,98,99,100] 列表推导中也可以使用if和else. 当只有一个if时: chars = "abcd"

  • python列表生成器迭代器实例解析

    这篇文章主要介绍了python列表生成器迭代器实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 列表生成式 例如 有一个列表 a =[2,3,4,5] 需要将列表都加上1 #第一种方法 for i in map(lambda i:i+1,a) #第二种方法 for index,i in enumerate(a): a[index] +=1 print(a) #第三种,简单列表生成式 a = [i+1 for i in a] print(a

  • Python生成器常见问题及解决方案

    在Python中,生成器和函数很像,都是在运行的过程中才会去确定各种变量的值,所以在很多情况下,会导致各种各样的问题. def generator_test1(): # 0...9 generator x = (i for i in range(10)) # 5..9 generator x_filter = filter(lambda y: y >= 5, x) # first use the x L = list(x) print("L, x", L) # then use

  • tensorflow-gpu安装的常见问题及解决方案

    装tensorflow-gpu的时候经常遇到问题,自己装过几次,经常遇到相同或者类似的问题,所以打算记录一下,也希望对其他人有所帮助 基本信息 tensorflow-gpu pip安装(virtualenv等虚拟安装实质也是pip安装,只是建了个独立的环境,不会影响系统环境,查问题比较容易,最多重新再创建一个干净的环境再来) 安装完之后会用import tensorflow看是否安装成功,结果报错,主要有碰到下面两大类报错信息: 1.ImportError: DLL load failed: 找

  • 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()

  • python 生成器协程运算实例

    一.yield运行方式 我们定义一个如下的生成器: def put_on(name): print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库!".format(name)) while True: goods = yield print("货物[%s]已经被%s搬进仓库了."%(goods,name)) p = put_on("bigberg") #输出 G:\python\install\python.exe G:/python/untitled

  • python 生成器生成杨辉三角的方法(必看)

    用Python写趣味程序感觉屌屌的,停不下来 #生成器生成展示杨辉三角 #原理是在一个2维数组里展示杨辉三角,空的地方用0,输出时,转化为' ' def yang(line): n,leng=0,2*line - 1 f_list = list(range(leng+2)) #预先分配,insert初始胡会拖慢速度,最底下一行,左右也有1个空格 #全部初始化为0 for i,v in enumerate(f_list): f_list[v] = 0 ZEROLIST = f_list[:] #预

  • 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. 下面是一个列子: def consumer(): r = 'here' for i in xrange(3): yield r r = '200 OK'+ str(i)

  • 微信小程序 HTTPS报错整理常见问题及解决方案

    微信小程序 HTTPS报错整理常见问题及解决方案

    微信小程序 HTTPS报错常见问题及解决方案 微信小程序开放公测已经一个多月了,因官方需求文档要求后台使用HTTPS请求进行网络通信,不满足条件的域名和协议无法请求.越来越多的开发者纷纷使用SSL证书实践微信小程序的应用情况,但仍然会碰到各类问题.本文列举了SSL证书常见的报错和解决办法,供开发者参考. 常见问题一 在微信小程序内测的过程中,几乎每个开发者们在实践的过程中都遇到了下图的报错: 原因及解决办法: 这是因为wx.request 发起的是 https 请求,微信小程序读取大部分是请求A

  • Python生成器以及应用实例解析

    本文研究的主要是Python生成器及其应用,具体如下. 一.定义 可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器就是可迭代对象 二.生成器的两种形式(Python有两种不同的方式提供生成器) 1.生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果.yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行 yield的功能: 把函数的结果做生迭代器(以一

  • 对Python生成器、装饰器、递归的使用详解

    1.Python生成器表达式 1).Python生成器表达式 语法格式: (expr for iter_var in iterable) (expr for iter_var in iterable ifcond_expr) 2).自定义生成器 函数中使用yield,会返回一个生成器对象.yieldx 生成器使用示例: In [1]:list((i**2 for i in range(1,11))) Out[1]:[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] In

  • 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)) >

随机推荐