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  • 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...

    什么是生成器?

    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

    生成器是一个特殊的程序,可以被用作控制循环的迭代行为,python中生成器是迭代器的一种,使用yield返回值函数,每次调用yield会暂停,而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

    生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用,但是,不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这样消耗的内存数量将大大减小,而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值,因此生成器看起来像是一个函数,但是表现得却像是迭代器

    python中的生成器

    要创建一个generator,有很多种方法,第一种方法很简单,只有把一个列表生成式的[]中括号改为()小括号,就创建一个generator

    举例说明:

    # 列表生成式

    lis = [x * x for x in range(10)]

    print(lis)

    # 生成器

    generator_ex = (x * x for x in range(10))

    print(generator_ex)

    结果:

    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    at 0x0000024C407E4570>

    那么创建list和generator_ex,的区别是什么呢?从表面看就是[ ]和(),但是结果却不一样,一个打印出来是列表(因为是列表生成式),而第二个打印出来却是,那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢?

    如果要一个个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:

    生成器

    generator_ex = (x * x for x in range(10))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    结果:

    0

    1

    4

    9

    16

    25

    36

    49

    64

    81

    print(next(generator_ex))

    StopIteration

    [Finished in 0.1s]

    大家可以看到,generator保存的是算法,每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值,直到计算出最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误,而且上面这样不断调用是一个不好的习惯,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

    # 生成器

    generator_ex = (x * x for x in range(10))

    for i in generator_ex:

    print(i)

    以我们创建一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代,并且不需要关心StopIteration的错误,generator非常强大,如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

    比如著名的斐波那契数列,除第一个和第二个数外,任何一个数都可以由前两个相加得到:

    1,1,2,3,5,8,12,21,34.....

    斐波那契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

    # fibonacci数列

    def fib(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    print(a)

    return 'done'

    a = fib(10)

    print(a)

    a,b = b ,a+b 其实相当于 t =a+b ,a =b ,b =t ,所以不必写显示写出临时变量t,就可以输出斐波那契数列的前N个数字。上面输出的结果如下:

    1

    1

    2

    3

    5

    8

    13

    21

    34

    55

    done

    仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。

    def fib(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    yield b

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    return 'done'

    a = fib(10)

    print(a)

    但是返回的不再是一个值,而是一个生成器,和上面的例子一样,大家可以看一下结果:

    那么这样就不占内存了,这里说一下generator和函数的执行流程,函数是顺序执行的,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次被next()调用时候从上次的返回yield语句处急需执行,也就是用多少,取多少,不占内存。

    把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:

    def fib(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    yield b

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    return 'done'

    a = fib(10)

    # print(a)

    for i in a:

    print(i)

    但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果拿不到返回值,那么就会报错,所以为了不让报错,就要进行异常处理,拿到返回值,如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中:

    def fib(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    yield b

    a, b = b, a + b

    n = n + 1

    return 'done'

    g = fib(6)

    while True:

    try:

    x = next(g)

    print('generator: ', x)

    except StopIteration as e:

    print("生成器返回值:", e.value)

    break

    结果:

    generator: 1

    generator: 1

    generator: 2

    generator: 3

    generator: 5

    generator: 8

    生成器返回值: done

    还可以通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

    import time

    def consumer(name):

    print("%s 准备学习啦!" %name)

    while True:

    lesson = yield

    print("开始[%s]了,[%s]老师来讲课了!" %(lesson,name))

    def producer(name):

    c = consumer('A')

    c2 = consumer('B')

    c.__next__()

    c2.__next__()

    print("同学们开始上课 了!")

    for i in range(10):

    time.sleep(1)

    print("到了两个同学!")

    c.send(i)

    c2.send(i)

    由上面的例子我么可以发现,python提供了两种基本的方式

    生成器函数:也是用def定义的,利用关键字yield一次性返回一个结果,阻塞,重新开始

    生成器表达式:返回一个对象,这个对象只有在需要的时候才产生结果

    ——生成器函数

    为什么叫生成器函数?因为它随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出,但是生成器函数会自动挂起,然后重新拾起急需执行,他会利用yield关键字关起函数,给调用者返回一个值,同时保留了当前的足够多的状态,可以使函数继续执行,生成器和迭代协议是密切相关的,迭代器都有一个__next__()__成员方法,这个方法要么返回迭代的下一项,要么引起异常结束迭代。

    def create_counter(n):

    print("create_counter")

    while True:

    yield n

    print("increment n")

    n += 1

    gen = create_counter(2)

    print(gen)

    print(next(gen))

    print(next(gen))

    ——生成器表达式

    生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合,生成器和列表解析类似,但是它使用尖括号而不是方括号

    # 列表解析生成列表

    x=[ x ** 3 for x in range(5)]

    print(x)

    結果:

    [0, 1, 8, 27, 64]

    # 生成器表达式

    x=(x ** 3 for x in range(5))

    print(x)

    結果:

    at 0x000000000315F678>

    # 两者之间转换

    x=list(x ** 3 for x in range(5))

    print(x)

    結果:

    [0, 1, 8, 27, 64]

    一个迭代既可以被写成生成器函数,也可以被协程生成器表达式,均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代,也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。

    迭代器(迭代就是循环)

    迭代器包含有next方法的实现,在正确的范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出StopIteration的错误停止迭代。

    我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

    一类是集合数据类型,如list,tuple,dict,set,str等

    一类是generator,包括生成器和带yield的generator function

    这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

    可以使用isinstance()判断一个对象是否为可Iterable对象

    from collections import Iterable

    isinstance([], Iterable)

    opIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

    所以这里讲一下迭代器

    一个实现了iter方法的对象时可迭代的,一个实现next方法的对象是迭代器

    可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator。

    可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:

    生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable(可迭代对象),却不是Iterator(迭代器)。

    把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:

    isinstance(iter([]), Iterator)

    True

    isinstance(iter('abc'), Iterator)

    True

    你可能会问,为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?

    这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

    Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

    展开全文
  • 正则表达式自动生成器是一智能、易用的正则表达式生成、测试以及字符串提取工具。正则表达式库让你可以直接借用正则表达式,而无需自己费脑筋。“正则表达式自动生成器”可以自动生成正则表达式,测试正则表达式,...
  • 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...

    本文由柠檬班全程班49期学员superman原创。

    1

    生成器

    列表推导式:直接生成列表
    在这里插入图片描述

    什么是生成器?

    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

    生成器是一个特殊的程序,可以被用作控制循环的迭代行为,python中生成器是迭代器的一种。

    使用yield返回值函数,每次调用yield会暂停,而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

    生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用。

    但是,不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这样消耗的内存数量将大大减小。

    而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值,因此生成器看起来像是一个函数。

    但是表现得却像是迭代器python中的生成器要创建一个generator,有很多种方法.

    第一种方法很简单,只有把一个列表生成式的[]中括号改为()小括号,就创建一个generator

    2

    #列表生成式
    在这里插入图片描述

    #生成器
    在这里插入图片描述

    结果:

    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    at 0x000002A4CBF9EBA0>

    那么创建lis和generator_ex,的区别是什么呢?

    从表面看就是[ ]和(),但是结果却不一样,一个打印出来是列表(因为是列表生成式),而第二个打印出来却是 at 0x000002A4CBF9EBA0>。

    那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢?

    如果要一个个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:

    #生成器
    在这里插入图片描述

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    print(next(generator_ex))

    结果:

    0

    1

    4

    9

    16

    25

    36

    49

    64

    81

    Traceback (most recent call last):

    File “列表生成式.py”, line 42, in

    print(next(generator_ex))

    StopIteration

    3

    大家可以看到,generator保存的是算法,每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值,直到计算出最后一个元素。

    没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。

    而且上面这样不断调用是一个不好的习惯,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

    #生成器

    在这里插入图片描述

    print(i)

    结果:

    0

    1

    4

    9

    16

    25

    36

    49

    64

    81

    所以我们创建一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代,并且不需要关心StopIteration的错误.

    generator非常强大,如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

    比如著名的斐波那契数列,除第一个和第二个数外,任何一个数都可以由前两个相加得到:

    1,1,2,3,5,8,12,21,34…

    斐波那契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

    #fibonacci数列

    在这里插入图片描述

    也就是说上面的函数也可以用generator来实现,上面我们发现,print(b)每次函数运行都要打印,占内存,所以为了不占内存,我们也可以使用生成器,这里叫yield。

    如下:

    在这里插入图片描述

    yield函数可以让当前函数停下来,等需要调用的时候再执行,资源消耗最小的。

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  • python自动化之路-day3.1

    2016-11-02 15:57:34
    通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是受内存限制,列表容器肯定是有限的,而创建一个包含100个元素的列表, 不仅占用了很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面的绝大元素占用的...

    1.迭代器和生成器

    生成器

    通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是受内存限制,列表容器肯定是有限的,而创建一个包含100万个元素的列表,

    不仅占用了很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面的绝大元素占用的空间就白白浪费了。

    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断算出后续元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间,

    在python中,这种一遍循环一遍计算的机制,称为生成器:generator

    在python3.0中range函数是一个迭代器。

    >>> L = [x*x for x in range(10)]
    >>> L
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    >>> g = (x*x for x in range(10))
    >>> g
    <generator object <genexpr> at 0x024693A0>
    >>>

    创建L和g的区别仅仅在于最外层的 [] 和 () ,L是一个list,而g是一个generator.

    我们可以直接打印出list的每个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?如果一个个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:


    >>> g = (x*x for x in range(10))
    >>> next(g)
    0
    >>> next(g)
    1
    >>> next(g)
    4
    >>> next(g)
    9
    >>> next(g)
    16
    >>> next(g)
    25
    >>> next(g)
    36
    >>> next(g)
    49
    >>> next(g)
    64
    >>> next(g)
    81
    >>> next(g)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    StopIteration
    generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出Stopiteration错误。

    正确做法使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

    >>> g = (x * for in range(10))
    >>> for in g:
    ...     print(n)
    所以,我们创建一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代,不需要关心Stopiteration错误

    generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

    斐波拉契数列推算规则:

    #!/usr/bin/env python
    # _*_ coding:utf-8 _*_
    
    def fibr(max):
        n,a,b=0,0,1
        while n < max:
            yield b
            a,b = b,a+b
            n += 1
        return "done"
    f = fibr(10)
    
    print(f)
    print(f.__next__())
    print(f.__next__())
    print(f.__next__())
    print(f.__next__())
    print(f.__next__())
    print(f.__next__())
    print(f.__next__())
    print(f.__next__())
    如果函数定义中含有yield关键字,那么它不是一个普通的函数,而是一个生成器generator。每次调用next()时执行,

    遇到yield语句返回,再执行时从上次的yield语句处继续执行。同样我们基本从来不用next()来获取下一个返回值,

    而是直接使用for循环来迭代。

    for n in f:
        print(n)

    但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIterationvalue中:

    while True:
        try:
            x = next(f)
            print(x)
        except StopIteration as e:
            print("Generator return value:",e.value)
            break
    

    迭代器

    我们已经知道,可以作用在for循环的数据类型有以下几种:

    一类是集合数据类型:list,dict,tuple,set,str

    一类是generator,包括生成器和带yield的generator function

    这些直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

    from collections import Iterable
    isinstance([],Iterable)
    isinstance({},Iterable)
    print(isinstance("abc",Iterable))
    
    *可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator

    生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

    你可能会问,为什么listdictstr等数据类型不是Iterator

    这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

    Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

    it = iter([1,2,3,4,5,6])
    while True:
        try:
            x = next(it)
            print(x)
        except StopIteration:
            break

    异常处理

    捕捉异常可以使用try/except语句。

    try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。

    如果你不想在异常发生时结束你的程序,只需在try里捕获它。

    语法:

    以下为简单的try....except...else的语法:

    try:
    <语句>        #运行别的代码
    except <名字>:
    <语句>        #如果在try部份引发了'name'异常
    except <名字>,<数据>:
    <语句>        #如果引发了'name'异常,获得附加的数据
    else:
    <语句>        #如果没有异常发生

    try的工作原理是,当开始一个try语句后,python就在当前程序的上下文中作标记,这样当异常出现时就可以回到这里,try子句先执行,接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。

    • 如果当try后的语句执行时发生异常,python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句,异常处理完毕,控制流就通过整个try语句(除非在处理异常时又引发新的异常)。
    • 如果在try后的语句里发生了异常,却没有匹配的except子句,异常将被递交到上层的try,或者到程序的最上层(这样将结束程序,并打印缺省的出错信息)。
    • 如果在try子句执行时没有发生异常,python将执行else语句后的语句(如果有else的话),然后控制流通过整个try语句。
    未完待续。。。。
    展开全文
  • Python - 100天从新手到大师 作者:骆昊 说明:从项目上线到获得8w+星标以来,一直收到反馈说基础部分(前15天的内容)对新手来说是比较困难的,建议有配套视频进行讲解。最近把基础部分的内容重新创建了一名为...
  • 提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、程序内容总结 前言 本文介绍了一种利用Python列表生成垃圾分类方法的基础内容。 提示:以下是本篇文章正文内容...

    系列文章目录

    初学者笔记(一):利用python求100的因数
    初学者笔记(二):利用python输出一个1-100的奇数列表

    提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


    前言

    本文介绍了一种利用Python列表生成垃圾分类方法的基础内容。


    提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

    一、程序内容

    若想知道元素是否在指定的列表里面,可以用in成员运算符做一个简单的判断。

    代码如下(示例):

    list1=["Tom","Jerry","cat",1,2,3]
    >>>"A" in list1
    >>>False
    

    垃圾可分为干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾和有害垃圾,我们简单做成一个列表格式,然后再进行查找。
    代码如下(示例):

    # -*- coding: utf-8 -*-
    list1=["湿垃圾","菜叶","陈皮","葱","饼干","蛋壳","西瓜皮","马铃薯","骨头","香蕉皮","面包"]
    list2=["干垃圾","盆子","贝壳","花生壳","砖块","篮球","渣土","核桃","烟蒂","扫把","木梳"]
    list3=["有害垃圾","油漆桶","镍铬电池","打火机","创口贴","酒精","温度计","卫生纸","医用棉签","杀虫剂","水彩笔"]
    list4=["可回收物","塑料瓶","食品罐头","玻璃瓶","易拉罐","牛奶盒","书包","玩偶","帽子","镜子","纸盒"]
    list=[list1,list2,list3,list4]
    key = input("请输入需要查询物品的名称: ")
    if key in list1:
        print("找到了,这个是%s"%(list1[0]))
    elif key in list2:
        print("找到了,这个是%s" % (list2[0]))
    elif key in list3:
        print("找到了,这个是%s" % (list3[0]))
    elif key in list4:
        print("找到了,这个是%s" % (list4[0]))
    else:
        print("Sorry,{}没找到,可查询的垃圾包括:\n{}".format(key,list))
    

    输出结果如下:

    请输入需要查询物品的名称: 瓷砖
    Sorry,瓷砖没找到,可查询的垃圾包括:
    +[['湿垃圾', '菜叶', '陈皮', '葱', '饼干', '蛋壳', '西瓜皮', '马铃薯', '骨头', '香蕉皮', '面包'], 
    ['干垃圾', '盆子', '贝壳', '花生壳', '砖块', '篮球', '渣土', '核桃', '烟蒂', '扫把', '木梳'], 
    ['有害垃圾', '油漆桶', '镍铬电池', '打火机', '创口贴', '酒精', '温度计', '卫生纸', '医用棉签', '杀虫剂', '水彩笔'],
     ['可回收物', '塑料瓶', '食品罐头', '玻璃瓶', '易拉罐', '牛奶盒', '书包', '玩偶', '帽子', '镜子', '纸盒']]
    

    总结

    以上就是今天要讲的内容,由于是初学者使用的,思路和内容都比较简单。可以扩展增加列表元素添加和删除。也可以尝试读取写好的垃圾分类文本文件,进行逐行查找。今天就先到这里了。

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空空如也

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自动生成100个元素