Python经常使用list这样的数据结构进行迭代操作，但也存在一些缺陷：当数据量比较大，内存很紧缺时，迭代过的数据依旧保存在内存中显然不是什么好的方案。另外，一些序列是递推无限的，无法使用list存储，比如tensorflow中每个batch图像数据的生成，都是使用生成器进行在线读取训练并释放内存的。因此，只能使用生成器(generator)。比较复杂的生成器的关键字是yield。yield意为
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2023-10-26 15:50:42
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一、迭代器 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()判断一个对象是否是Iterable对象：特点：
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2023-07-04 21:34:43
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# Python中的Generator类型
在Python中，Generator（生成器）是一种用于创建迭代器的方便工具。它允许我们以更高效的方式生成元素，尤其是当我们处理的数据量较大时，生成器能够节省内存并提高性能。本文将探讨生成器的工作原理、基本用法及其优势，并给出相应的代码实例。
## 什么是Generator？
Generator 是一种特殊类型的迭代器，可以按需生成数据，而不是一次
1.生成器生成器的概念要比迭代器稍显复杂, 因为生成器是能够返回一个迭代器的函数, 其最大的作用是将输入对象返回为一个迭代器. Python中使用了迭代的概念, 是因为当需要循环遍历一个较大的对象时, 传统的内存载入方式会消耗大量的内存, 不如需要时读取一个元素的方式更为经济快捷. 生成器是一次生成一个值的特殊类型函数(特殊的迭代器). 可以将其视为可恢复函数. 调用该函数将返回一个可
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2024-01-02 10:10:27
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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100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果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，这样一边循环一
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2023-10-10 19:26:39
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背景知识: 在Python中一个function要运行起来，它在python VM中需要三个东西。PyCodeObject,这个保存了函数的代码PyFunctionObject，这个代表一个虚拟机中的一个函数对象PyFrameObject,这个代表了函数运行时的调用链和堆栈 Python正是通过这三样东西模拟0x86的函数调用的 在python中 coroutine(协程)被称
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2023-06-15 10:31:05
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# Python Generator类型
在Python中，Generator（生成器）是一种特殊的函数，它能够延迟生成数据序列，而不是一次性生成所有数据。这种特性使得Generator非常适合处理大量数据或无限数据流，同时也能够节省内存空间和提高性能。本文将详细介绍Python中的Generator类型，包括它的特性、创建和使用方法以及相关的应用场景。
## Generator的特性
Ge
原创
2023-08-01 19:03:40
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1、生成器介绍首先请确信，生成器就是一种迭代器。生成器拥有next方法并且行为与迭代器完全相同，这意味着生成器也可以用于Python的for循环中。2、生成器函数 1）、自定义生成器1 def generator1():
2 yield 1
3 yield 2
4 yield 3
5
6
7 g = generator1()
8 print(next(g
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2023-08-02 14:10:03
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一、Python generator概述及大数据文件读取内存溢出分析Generators是一类特殊的方法，这类方法返回一个lazy iterator而无需在内存中存储所有的数据内容。Generators是Python的核心内容，对于处理大数据量文件或者数据流（对于流式架构来说，通常有生产者和消费者，数据是一批一批或者一条一条进行处理的，在这种情况下，数据量可以是无限的，你无法预测会有多少数据）并同
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2023-10-01 22:02:49
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# Python Generator类型与值
在Python中，生成器（Generator）是用于创建迭代器的简单而强大的工具。生成器允许你在一个函数中暂停执行，并在随后恢复。这种特性使得生成器非常适合用于处理大量数据、实现懒加载或者流式计算。
## 生成器的基本概念
生成器是使用特殊的函数来定义的，函数中包含了`yield`语句。每当生成器函数被调用时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对
可迭代对象（Iterable）这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。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。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：fro
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2024-01-10 14:10:13
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要想创建一个iterator，必须实现一个有__iter__()和__next__()方法的类，类要能够跟踪内部状态并且在没有元素返回的时候引发StopIteration异常.这个过程很繁琐而且违反直觉.Generator能够解决这个问题.python generator是一个简单的创建iterator的途径.前面讲的那些繁琐的步骤都可以被generator自动完成.简单来说，generator是
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2023-07-12 15:27:26
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Python中有个generator的概念，之前走马观花的看API的时候觉得就是一个可自定义的不依赖集合数据的迭代器。直到碰到 yield 的时候，也就是自己开始定义generator function的时候，才开始重视所谓python generator。1. Genertor中三个概念的区分generator/generator function准确来说，就是一个函数定义——函数体中使用了
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2023-11-29 13:41:13
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生成器可以暂停和恢复的函数，返回一个可迭代的对象。那为啥我们需要一个生成器了？生成器不像列表，本质是懒加载的，只在需要时才会生成元素。 所以，当处理大型数据集时，生成器会更加有效。 生成器也是普通函数，仅仅使用yield语句代替return而已。简单的例子：def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
print(my_gener
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2023-12-31 14:36:45
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生成器generator通过列表生成式可以直接创建列表，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，不仅占用大量内存，如果我们仅仅需要访问其中某几个元素，那么绝大多数空间是浪费了。所以，如果列表是按照某种算法推算出来的，那么我们可以在循环过程中推算出后面的所有元素。这样就不必创建完整的 list了，从而节省了大量的存储空间。在Python中，一边循环一边计算的机制
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2023-12-01 10:37:58
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生成器 在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator： g = (x*x for x in range(10))next(g)
next(g) 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.generator保存的是算法，每次调用next(g)就计算出g的下
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2023-07-11 21:52:35
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在PyTorch中，生成器（Generator）是用于生成随机数的工具，常用于模型训练中的数据增强、权重初始化等。随着PyTorch版本的更新，关于生成器类型的处理发生了一些变化，使得开发人员在实际应用中可能遇到了一些困惑。在这篇博文中，我将详细探讨如何解决与“PyTorch生成器类型”相关的问题，涵盖多个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
## 版本对比
1itertools 模块中主要包含了一些用于生成迭代器的函数。在 Python 的交互式解释器中先导入 itertools 模块，然后输入 e for e in dir(itertools) if not e.startswith(_) 命令，即可看到该模块所包含的全部属性和函数：cycle(p)：对序列 p 生成无限循环 p0, p1,..., p0, p1,... 的迭代器。比如使用 cyc
1.生成器(generator)概念生成器是迭代器，生成器提供了非常方便的自定义迭代器的途径,在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器(Generator)2.生成器作用通过列表生成式，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
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2023-12-25 23:44:09
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train = train.astype('float')
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2023-07-02 14:12:33
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