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() 4 >>> c.next() 3
next()调用生成器函数一直运行到下一条yield语句为止,此时next()将返回值传递给yield.而且函数将暂停中止执行。再次调用时next()时,函数将继续执行yield之后的语句。此过程持续执行到函数返回为止。
通常不会像上面那样手动调用next(), 而是使用for循环,例如:
>>> for i in countdown(5): ... print i ... counting down 5 4 3 2 1
next(), send()的返回值都是yield 后面的参数, send()跟next()的区别是send()是发送一个参数给(yield n)的表达式,作为其返回值给m, 而next()是发送一个None给(yield n)表达式, 这里需要区分的是,一个是调用next(),send()时候的返回值,一个是(yield n)的返回值,两者是不一样的.看输出结果可以区分。
def h(n): while n>0: m = (yield n) print "m is "+str(m) n-=1 print "n is "+str(n) >>> p= h(5) >>> p.next() 5 >>> p.next() m is None n is 4 4 >>> p.send("test") m is test n is 3 3
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
相关推荐
-
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)
-
python生成器的使用方法
什么是生成器?生成器是一个包含了特殊关键字yield的函数.当被调用的时候,生成器函数返回一个生成器.可以使用send,throw,close方法让生成器和外界交互. 生成器也是迭代器,但是它不仅仅是迭代器,拥有next方法并且行为和迭代器完全相同.所以生成器也可以用于python的循环中, 生成器如何使用? 首先看一个例子: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def flatten(nested): for subli
-
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 iter()函数用法实例分析
本文实例讲述了Python iter()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的迭代器用起来非常灵巧,不仅可以迭代序列,也可以迭代表现出序列行为的对象,例如字典的键.一个文件的行,等等. 迭代器就是有一个next()方法的对象,而不是通过索引来计数.当使用一个循环机制需要下一个项时,调用迭代器的next()方法,迭代完后引发一个StopIteration异常. 但是迭代器只能向后移动.不能回到开始.再次迭代只能创建另一个新的迭代对象. 反序迭代工具:reversed()将返回
-
Python callable()函数用法实例分析
本文实例讲述了Python callable()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的内建函数callable( ) ,可以检查一个对象是否是可调用的 . 对于函数, 方法, lambda 函数式, 类, 以及实现了 _ _call_ _ 方法的类实例, 它都返回 True. >>> help(callable) Help on built-in function callable in module __builtin__: callable(...) calla
-
Python反射的用法实例分析
本文实例讲述了Python反射的用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在做程序开发中,我们常常会遇到这样的需求:需要执行对象里的某个方法,或需要调用对象中的某个变量,但是由于种种原因我们无法确定这个方法或变量是否存在,这是我们需要用一个特殊的方法或机制要访问和操作这个未知的方法或变量,这中机制就称之为反射.接下记录下反射几个重要方法: hasattr 判断对象中是否有这个方法或变量 class Person(object): def __init__(self,name): self.name
-
python3.6生成器yield用法实例分析
本文实例讲述了python3.6生成器yield用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数:yield 功能与return类似,都是返回定义的函数的一个结果,不同的是return返回后这次调用函数就结束了,除了返回值,其余临时变量都会被清除.而yield会停止在当前步,并保留其余变量的值,等下次调用该函数时,从yield的下一步继续往下运行. yield的好处是如果函数需要很大的内存,比方说需要计算并返回一个很大的数列,如果用return,我们只能用一个l
-
python回调函数用法实例分析
本文实例讲述了python回调函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 软件模块之间总是存在着一定的接口,从调用方式上,可以把他们分为三类:同步调用.回调和异步调用.同步调用是一种阻塞式调用,调用方要等待对方执行完毕 才返回,它是一种单向调用:回调是一种双向调用模式,也就是说,被调用方在接口被调用时也会调用对方的接口:异步调用是一种类似消息或事件的机制,不过它 的调用方向刚好相反,接口的服务在收到某种讯息或发生某种事件时,会主动通知客户方(即调用客户方的接口).回调和异步调用的关系非常紧密
-
python中assert用法实例分析
本文实例讲述了python中assert用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.assert语句用来声明某个条件是真的. 2.如果你非常确信某个你使用的列表中至少有一个元素,而你想要检验这一点,并且在它非真的时候引发一个错误,那么assert语句是应用在这种情形下的理想语句. 3.当assert语句失败的时候,会引发一AssertionError. 测试程序: >>> mylist = ['item'] >>> assert len(mylist) >=
-
python协程用法实例分析
本文实例讲述了python协程用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 把函数编写为一个任务,从而能处理发送给他的一系列输入,这种函数称为协程 def print_matchs(matchtext): print "looking for",matchtext while True: line = (yield) #用 yield语句并以表达式(yield)的形式创建协程 if matchtext in line: print line >>> matcher = pr
-
python动态参数用法实例分析
本文实例讲述了python动态参数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 先来看一段代码: class Person: def __init__(self,*pros,**attrs): self.name = "jeff" self.pros = pros for (key,value) in attrs.items(): stm = "self.%s = /"%s/""% (key,value) exec(stm) if __name__
随机推荐
- JQuery.dataTables表格插件添加跳转到指定页
- 批处理代码搞定Windows下Nginx+PHP(FastCGI)管理
- java简单快速排序实例解析
- php计算给定日期所在周的开始日期和结束日期示例
- 在WordPress中获取数据库字段内容和添加主题设置菜单
- 解析如何通过PHP函数获取当前运行的环境 来进行判断执行逻辑(小技巧)
- 全面了解python中的类,对象,方法,属性
- Python中实现参数类型检查的简单方法
- VC6.0常用快捷键大全
- C/C++宏定义的可变参数详细解析
- sql集合运算符使用方法
- C++实现合并排序的方法
- 总结jQuery插件开发中的一些要点
- Android开发强制横屏和强制竖屏设置实例代码
- visin.exe病毒的手动清除方法,专杀都不要了
- Linux下安装与使用MySQL详细介绍
- 详解散列表算法与其相关的C语言实现
- php 读取输出其他文件的实现方法
- C#实现的JS操作类实例
- Laravel 数据库加密及数据库表前缀配置方法