Python中的列表生成式(List Comprehensions)和列表生成器(Generator),是Python提供的两个高级应用机制。 生成式是一种简写机制,坚持了龟叔的“Python要简单优雅”的设计理念。 生成器虽然翻译成中文以后只有一字之差,但是实现的机制和生成式已经完全不同了。它存储的是一个算法,而非具体数据。如何理解呢?听我娓娓道来。
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator 上面表达式中我们可以直接列出list(L)的每一个元素,但我们打印g的时候,却打印了g的类型,那么,我们如何打印generator的每一个元素呢? 如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值: >>>next(g) 0 >>>next(...
python中三元表达式的语法如下 ===if else result = xifconditionelsey 另外一种三元表达式,比较少见 result = (x, y)[condition] 列表推导式 ==〉循环 python中列表推导式用于使用其他列表创建一个新列表。 其基本形式为: [表达式 for 变量 in 列表] list_1_10 = [x**2forxinrange(1,11)]print(list...
Python中的列表推倒式(List Comprehension) 和 生成器表达式(Generator Expression)是两种很相似的表达式,但含义却不大不同,这里做一个对比。 列表推导式 列表推导式是比较常用的技术,能将本来需要for loop 和 if else 语句的情况简化成一条指令,最终得到一个列表对象: even = [e for e in range(10) if e...
此外map filter 得到的是iterator. 这一点设计的哲学如何理解呢？ 另外generator 其实是generator iterator...
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。 要创建一个generator,有很多种方法。 第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个gener...
values = list(range(100000)) def __iter__(self): self.current = 0 return self def __next__(self): if self.current < len(self.values): self.current += 1 return self.values[self.current - 1] else: raise StopIterationstart_time = time.time()for value in...
:return selfdef__next__(self):if self.index < len(self.iterable): result = self.iterable[self.index] self.index +=1return resultelse:raise StopIteration# 创建一个可迭代对象my_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 创建一个迭代器my_iterator = MyIterator(my_list)# 使用迭代器遍历元素for i...
列表推导式(list comprehension):语法形式为[expr for var in iterable if condition],计算结果为一个列表,可用于对iterable中的元素进行计算或过滤。 生成器表达式(generator expression):语法形式为(expr for var in iterable if condition),计算结果为一个生成器对象,生成器对象属于迭代器对象,具有惰性求值特点,不...
可迭代类创建的对象实现了__iter__方法,因此就是可迭代对象。用list、tuple等容器创建的对象,都是可迭代对象。可迭代对象通过__iter__方法返回一个迭代器,然后在内部调用__next__方法进行迭代,最后没有元素时,抛出异常(这个异常python自己会处理,不会让开发者看见)。