Python生成器(python系列25)
前言:什么是生成器,他和迭代器的区别是什么?什么时生成器表达式,为什么和列表推导式那么像呢?
生成器:
定义:能够动态(循环一次,计算一次,返回一次)提供数据的可迭代对象。
作用:在循环过程中,按照某种算法推算数据,不必创建容器存储完整的结果,从而节省内存空间。延迟操作或者惰性操作,在需要的时候计算结果,而不是一次构建所有结果。
生成器原理代码案例:
"""生成器原理"""
class MyGenerator:def __init__(self):self.list_generator = []self.index = -1def __iter__(self):return selfdef __next__(self):try:self.index += 1return self.list_generator[self.index]except IndexError:raise StopIterationmy_generator = MyGenerator()
my_generator.list_generator = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
for item in my_generator:print(item) # 1 2 3 4 5 6
生成器函数:
定义:含有yield语句的函数,返回值为生成器对象。
调用生成器函数将返回一个生成器对象,不执行函数体,调用迭代器对象的next()方法时才执行生成器函数, 每次执行到yield语句时返回数据,暂时离开,待下次调用next()方法时继续从离开处继续执行。
yield原理大致为:将yield语句之前的代码放入next函数中,之后的数据作为next函数的返回值。
生成器函数的代码案例:
def generator_func():list_nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]for item in list_nums:yield itemdef_generator = generator_func()
# 第一次迭代
for item in def_generator:print(item) # 1 2 3 4 5 6# 第二次迭代
for item in def_generator:print(item) #
上面的generator_func函数 与 上面我们写的MyGenerator类型 做的是同一件事,MyGenerator是生成器的原理。通过上面生成器原理我们可以知道,生成器既是一个可迭代对象,又是一个迭代器。但是我们每次迭代生成器的时候,都是使用同一个生成器对象,当我们迭代过一次生成器对象时,生成器对象的 index指针已经指向最后一个,当我们再次遍历生成器对象时,生成器对象的__next__会抛出StopIteration来直接终止迭代。
生成器表达式:
定义:用推导式形式创建生成器对象。
代码案例:
# 生成器表达式
generator_nums = (i for i in range(5))
print(generator_nums.__next__()) # 0
内置生成器:
枚举函数 enumerate
使用代码案例:
# enumerate 枚举函数 (生成器)
list_nums = [1, 2, 3]
for item in enumerate(list_nums):print(item) # (0, 1) (1, 2) (2, 3)for i, item in enumerate(list_nums):print(i, item) # 0 1, 1 2, 2 3
zip
使用代码案例:
# zip 压缩 (生成器)
list_keys = ['name', 'age', 'sex']
list_values = ['tan', '22', 'nan']for item in zip(list_keys, list_values):print(item) # ('name', 'tan') ('age', '22') ('sex', 'nan')# 字典转换
dict_person = dict(zip(list_keys, list_values))
print(dict_person)
dict_person = {k: v for k, v in zip(list_keys, list_values)}
print(dict_person)# 常用于矩阵转置
list_map = [[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4]
]
print([list(item) for item in zip(*list_map)])
# [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]
让我们来看看几道常考的面试题吧
面试题:
1.请简述迭代器和生成器的却别。
答:迭代器只有__next__函数,只负责生成下一个元素,
可迭代对象每次被for时都会调用__iter__函数创建新迭代器,
生成器既有__next__函数也有__iter__函数,但__iter__函数返回自身对象,
所以生成器对象第二次参与for循环时不再执行。
2.请简述生成器表达式和列表推导式的区别。
答:首先生成器表达式和列表推导式在语法上只有中括号和小括号之分,
列表推导式更擅长于对数据的增删改,但所有数据占用内存空间。
生成器表达式会产生生成器对象,即使产生大量数据也只存储当前,
不存之前数据,不占内存。
相关文章:
Python生成器(python系列25)
前言:什么是生成器,他和迭代器的区别是什么?什么时生成器表达式,为什么和列表推导式那么像呢? 生成器: 定义:能够动态(循环一次,计算一次,返回一次…...

Vue项目搭建过程
Vue项目搭建过程 1、安装NodeJs 1.1 下载安装包 在 http://nodejs.cn/download/ 上下载64位安装包,然后进行安装,和普通软件的安装一样。 C:\Users\Administrator>node -v v16.13.1C:\Users\Administrator>npm -v 8.5.51.2 安装cnpm # 安装cn…...

系统分析师(软考)知识点整理(一)
第一章 信息 信息是不确定性的减少 xi: n个状态中的第i个状态p(xi):出现第i个状态的概率b: b一般取值为2 特征 #mermaid-svg-pvPkY9RE5GZIIIxl {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-pvPkY9RE5GZIIIxl…...

2021年数维杯国际大学生数学建模D题2021年电影市场票房波动模型分析求解全过程文档及程序
2021年数维杯国际大学生数学建模 D题 2021年电影市场票房波动模型分析 原题再现: 1、电影票房预测建模背景 随着人们文化消费需求的增加,电影院和银幕的数量不断增加,我国的电影产业不断呈现出繁荣景象。2019年,全国电影票房…...

Kubernetes 的用法和解析 -- 5
一.企业级镜像仓库Harbo 准备:另起一台新服务器,并配置docker yum源,安装docker 和 docker-compose 1.1 上传harbor安装包并安装 [rootharbor ~]# tar xf harbor-offline-installer-v2.5.3.tgz [rootharbor ~]# cp harbor.yml.tmpl harbor…...
HTML选择题试题——附答案
单选题 HTML的缩写是什么? A) Hyper Tool Markup LanguageB) Hyperlinks and Text Markup LanguageC) Hyper Text Markup LanguageD) Home Tool Markup Language 下列哪个标签用于定义文档的主体内容? A) <head>B) <body>C) <title>D)…...

html之CSS的高级选择器应用
文章目录 一、CSS高级选择器有哪些呢?二、高级选择器的应用1、层次选择器后代选择器子选择器相邻兄弟选择器通用兄弟选择器 2、结构伪类选择器(不常用)3、属性选择器E[attr]E[attrval]E[attr^val]E[attr$val]E[attr*val] 一、CSS高级选择器有…...
elementui+ <el-date-picker type=“datetime“/>时间组件的当前时间的180天之内的禁止选择处理
需求1如下:当前时间180天不可选择,180天之后可以选择,之前的时间都禁止选择 页面代码如下: <el-date-picker v-model"temp.expire_time" :picker-options"pickerOption" type"datetime" placeh…...

全网好听的BGM都在这里下载,赶紧收藏好了
无论是自媒体创作者还是从事视频剪辑工作的朋友,对于BGM的选择都很重要,一首适配的BGM能大大提升你作品的质量,还能让作品更优秀。哪里才能找到好听又免费的BGM?下面推荐几个我多年收藏的6个音效、音频素材网站,赶紧收…...

Spark编程实验一:Spark和Hadoop的安装使用
目录 一、目的与要求 二、实验内容 三、实验步骤 1、安装Hadoop和Spark 2、HDFS常用操作 3、Spark读取文件系统的数据 四、结果分析与实验体会 一、目的与要求 1、掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法; 2、熟悉HDFS的基本使用方法; 3、掌…...

代理和AOP
一:java代理 整体分为两种:静态代理和动态代理 静态代理:23种设计模式里面有个代理模式,那个就是静态代理。 动态代理:分为编译时增强(AspectJ)和运行时增强(JDK动态代理和CGLIB动态代理) 1:静态代理 这种代理在我们日常生活中其…...
Solidity-3-类型
Solidity 是一种静态类型语言,这意味着每个变量(状态变量和局部变量)都需要在编译时指定变量的类型。 “undefined”或“null”值的概念在Solidity中不存在,但是新声明的变量总是有一个 默认值 ,具体的默认值跟类型相…...

【mask转json】文件互转
mask图像转json文件 当只有mask图像时,可使用下面代码得到json文件 import cv2 import os import json import sysdef func(file:str) -> dict:png cv2.imread(file)gray cv2.cvtColor(png, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, binary cv2.threshold(gray,10,255,cv2.TH…...

华清远见嵌入式学习——ARM——作业1
要求: 代码: mov r0,#0 用于加mov r1,#1 初始值mov r2,#101 终止值loop: cmp r1,r2addne r0,r0,r1addne r1,r1,#1bne loop 效果:...

如何在公网环境使用固定域名远程访问内网BUG管理系统协同办公
文章目录 前言1. 本地安装配置BUG管理系统2. 内网穿透2.1 安装cpolar内网穿透2.2 创建隧道映射本地服务3. 测试公网远程访问4. 配置固定二级子域名4.1 保留一个二级子域名5.1 配置二级子域名6. 使用固定二级子域名远程 前言 BUG管理软件,作为软件测试工程师的必备工具之一。在…...
k8s pod网络排查教程
1、背景 背景:在日常的k8s运维中,经常会遇到pod之间网络无法访问,域名无法解释的情况。且容器中网络排查命令不全,导致无法准确定位问题。 2、nsenter介绍 #Centos 下载方式 $ yum install util-linux -ynsenter 是一个 Linux …...
Apollo Planning——换道:LANE_CHANGE_DECIDER
LaneChangeDecider 是lanefollow 场景下,所调用的第一个task,它的作用主要有两点:判断当前是否进行变道,以及变道的状态,并将结果存在变量lane_change_status中;变道过程中将目标车道的reference line放置到…...

Python 爬虫之简单的爬虫(三)
爬取动态网页(上) 文章目录 爬取动态网页(上)前言一、大致内容二、基本思路三、代码编写1.引入库2.加载网页数据3.获取指定数据 总结 前言 之前的两篇写的是爬取静态网页的内容,比较简单。接下来呢给大家讲一下如何去…...

为突发事件提供高现势性数据支撑!大势智慧助力中山市2023应急测绘保障演练举行
12月14日,2023年度中山市应急测绘保障演练在中山树木园举行,市自然资源局总工程师邓宇文出席本次演练活动。来自全市自然资源、应急管理部门和部分测绘单位的近70人现场观摩了演练。本次演练由中山市自然资源局主办、中山市自然资源信息中心承办…...

图片速览 OOD用于零样本 OOD 检测的 CLIPN:教 CLIP 说不
PAPERCODEhttps://arxiv.org/pdf/2308.12213v2.pdfhttps://github.com/xmed-lab/clipn 文章创新 以往由CLIP驱动的零样本OOD检测方法,只需要ID的类名,受到的关注较少。 本文提出了一种新的方法,即CLIP说“不”(CLIPN)…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...

el-switch文字内置
el-switch文字内置 效果 vue <div style"color:#ffffff;font-size:14px;float:left;margin-bottom:5px;margin-right:5px;">自动加载</div> <el-switch v-model"value" active-color"#3E99FB" inactive-color"#DCDFE6"…...
【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】
1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件(System Property Definition File),用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...
【git】把本地更改提交远程新分支feature_g
创建并切换新分支 git checkout -b feature_g 添加并提交更改 git add . git commit -m “实现图片上传功能” 推送到远程 git push -u origin feature_g...
Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则
目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入(联动)2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...

JVM 内存结构 详解
内存结构 运行时数据区: Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器: 线程私有,程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 每个线程都有一个程序计数…...
LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决
📌 LRU 缓存机制详解与实现(Java版) 一、📖 问题背景 在日常开发中,我们经常会使用 缓存(Cache) 来提升性能。但由于内存有限,缓存不可能无限增长,于是需要策略决定&am…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案
在大数据时代,海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构,在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而,随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂,传统…...

在 Spring Boot 中使用 JSP
jsp? 好多年没用了。重新整一下 还费了点时间,记录一下。 项目结构: pom: <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://ww…...

【堆垛策略】设计方法
堆垛策略的设计是积木堆叠系统的核心,直接影响堆叠的稳定性、效率和容错能力。以下是分层次的堆垛策略设计方法,涵盖基础规则、优化算法和容错机制: 1. 基础堆垛规则 (1) 物理稳定性优先 重心原则: 大尺寸/重量积木在下…...