下午看了一点生成器的内容，这部分算是python的基础吧。所以我就不放在我的进阶系列了。正好吃饱饭没事做，就来写写我对生成器的一点浅薄理解吧。 ——无聊的前言一.为什么要有生成器秉着先问为什么，再问怎么做的原则，我们来看看为什么python会添加生成器这个功能。python在数据科学领域可以说是很火。我想有一部分的功劳就是它的生成器了吧。我们知道我们可以用列表储存数据，可是当我们的数据特别大的时候
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2023-09-26 09:58:29
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# Python 生成器与迭代器的区别
在 Python 编程中，生成器和迭代器是两个非常重要的概念，它们在处理数据的方式上具有相似性，但本质上却存在差异。本文将深入探讨它们之间的区别，并通过代码示例进行说明，帮助读者更好地理解这两个概念。
## 1. 什么是迭代器？
迭代器是一种对象，能够逐个访问其组成的元素。Python 中的迭代器通常是通过实现内置的 `__iter__()` 和 `_
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2024-10-21 07:19:07
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Python中一边计算一边输出的机制，称之为 生成器 Generator换句话说，生成器是一个类对象，具备 send函数可以替代一次性计算过度的函数语句 生成器 是可被迭代的类型，并且可以被用作next函数，所以生成器一定是迭代器。 迭代器 和 可迭代 的 区别：迭代器 是 可迭代的，可迭代的不一定是迭代器，可迭代的可以通过iter函数转换为迭代器。迭代器的标志之一是可以被作用
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2023-05-26 18:12:51
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1.生成器
生成器的本质就是迭代器生成器的特点和迭代器一样，取值方式和迭代器一样（__next__()，）。send():的作用是给上一个yield传值生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建其实就是手写的迭代器生成器函数
和普通函数写法没有区别，里面有yield的函数就是生成器函数。生成器函数在执行的时候，默认不会执行函数体，而是返回生成器，通过生成器的__next__()分段执行这个函数s
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2023-05-28 18:08:18
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1、迭代器
# 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
# 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
# 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
# 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
# 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：运行结果为： 2、生成器在 Python 中，使用
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2023-06-02 22:43:56
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一、引言Python异步开发已经非常流行了，一些主流的组件像MySQL、Redis、RabbitMQ等都提供了异步的客户端，再处理耗时的时候不会堵塞住主线程，不但可以提高并发能力，也能减少多线程带来的cpu上下文切换以及内存资源消耗。但在业务开发的时候一些第三方库没有异步的处理方式，例如OSS、CV、其他第三方提供的SDK以及自己封装的函数有耗时等，此时还是需要借助线程来加速，再异步中就不会堵塞主
一、生成器简介在python中，生成器是根据某种算法边循环边计算的一种机制。主要就是用于操作大量数据的时候，一般我们会将操作的数据读入内存中处理，可以计算机的内存是比较宝贵的资源，我认为的当要处理的数据超过内存四分之一的大小时就应该使用生成器。二、生成器有什么特点？1.和传统的容器相比，生成器更节省内存。2.延迟计算，在我们需要结果时就调用一下生成器的next()方法即可。3.可迭代，你可以像遍历
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2023-06-02 22:36:56
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一、什么叫生成器？在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator二、怎么创建生成器1.生成器表达式()
生成器表达式返回一个生成器对象，需要用一个变量名来接收
g = (x*3 for x in range(5))
# 打印g，返回一个生成器对象
print(g) # <generator object <genexpr> at 0x000002125F
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2024-04-28 21:26:27
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迭代器和生成器有什么区别？当您使用每个案例的时候，一些示例将是有帮助的。总之：迭代器是具有__iter__和一个__next__ (next在Python 2)方法中。生成器提供了一种简单、内置的方法来创建迭代器的实例。其中包含产额的函数仍然是一个函数，当被调用时，该函数返回生成器对象的实例：def a_function():
"when called, returns generator obj
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2023-08-14 06:42:41
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文章目录前言一、可迭代的对象和迭代器1.1 可迭代的对象1.2 `iter`方法1.3 迭代器二、生成器2.1 生成器2.2 生成器函数2.3 生成器表达式总结 前言在Python中，迭代器和生成器随处可见。往往在我们意识不到的时候就已经接触并使用了它们，如for循环就是在遍历迭代器，而python3的range函数会返回一个类似生成器的对象。在python中迭代器和生成器的界限很模糊，最主要的
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2023-08-09 14:22:38
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Python学习 文章目录Python学习一、迭代器与生成器迭代器生成器二、Python3 函数定义一个函数函数调用参数传递参数return语句 一、迭代器与生成器迭代器迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。 迭代器就像for循环遍历 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。a=[1,2
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2023-09-21 07:24:57
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一 . 生成器1.介绍通过列表生成式，可以直接创建一个列表，但是受内存限制，列表容量是有限的。 a = [i*2 for i in range(10000)
print (a) 如果列表元素可以按照某种算法推算出来，是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素？这样就不必创建完整的list,从而俭省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成
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2024-05-14 21:09:06
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迭代器(Iterator)与生成器(Generator)的区别迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法(next python3)和__iter__方法返回自己本身。每个生成器都是一个迭代器，但是反过来不行。通常生成器是通过调用一个或多个yield表达式构成的函数s生成的。同时满足迭代器的定义。当你需要一个类除了有生成器的特性之外还要有一些自定义的方法时，可以使用自定义的迭代器
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2023-08-06 11:41:23
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生成器和迭代器提到生成器，总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲，生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象，如果把迭代器比作Android系统，那么生成器就是ios，二者功能上差不多，但是生成器更优雅。什么是迭代器顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了 __next__ 方法的对象都可以成为迭代器它与列表的区别在于，构建迭代器的
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2023-09-28 13:43:37
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生成式 四种生成式（列表、生成器、集合、字典）本文只讲集合生成式和字典生产式 集合生成式 举个例子：列表元素去重 src_list = [1,1,1,2,2,3,4,5,5,6]res_set = {i for i in src_list}print(res_set)-> {1, 2, 3, 4, ...
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2021-09-23 11:12:00
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1. 迭代器通过迭代器，能够完成数据的生成，而且不需要很大的存储空间1.1. 列表的方式和迭代器的最核心的区别列表中存储的是数据的结果，而迭代器中存储的是生成数据的方式2. 生成器生成器是一类特殊的迭代器2.1. 创建生成器的方法1把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )L = [ x*2 for x in range(5)]
G = ( x*2 for x in range(5))创建 L 和
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2023-08-09 14:21:27
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概念： 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，是一边循环一边计算的机制，称为generator 。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。使用场景： 由于可以使用生成器很方便地实现一个迭代器，因此迭代
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2023-07-28 10:52:24
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#!/usr/bin/python3
def MyGenerator():
value=yield 1
yield value
return done
gen=MyGenerator()
print(next(gen))
print(gen.send("I am Value")) 生成器内有一个方法send，可再
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2023-06-20 15:00:14
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前言 不论是初学python还是python进阶，这都是绕不开的知识点，生成器与迭代器的概念相较于其他基础概念显得晦涩难懂，知识点囊括很多方面，查阅越多的资料，头就越大，现在这加以理解归纳总结。相关概念1. 迭代器模式：迭代是数据处理的基石，扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项，这就是迭代器模
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2023-11-11 20:55:14
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// // 函数代码分隔符 // function * gen(){ // // console.log('hello generator'); // } // let iterator = gen(); // // console.log(iterator); // // iterator.nex
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2021-07-28 15:27:16
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