python 自己实现map
先来看看map的本来表现l =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
m = map(str,l)
print(next(m))
print(next(m))
print(list(m))1
2
['3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']map产生的是一个Iterator,是个惰性序列,next(m)会消耗它,可以
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2023-06-27 10:21:58
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python生成器Generator——yield思考：首先思考这样一个问题：创建一个列表，但是内存受限，容量一定是有限的。那么如果创建了一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，而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？这个时候就需要一个容器，在我们需要数据的时候拿出来，不取数据的时候就释放掉。这样就能够节省资源和空间。 yield的作用：
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2023-08-09 17:52:59
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1. 生成器定义在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。2. 为什么要有生成器列表所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。如：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。如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就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，从而节省大量的空间。简单一句话：我又想要得到庞
生成器(generator)其实是一类特殊的迭代器。前面博客我们每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，python就搞了个生成器。所以说生成器(generator)其实是一类
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2023-05-27 13:46:47
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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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一、生成器概念：二、生成器创建： 方法1:将列表推导式的[]改成（）: eg: G = (i for i in range(100000000000)) print(‘生成器：’,G) 三、生成器与列表推导式的区别： （1）列表推导式：[i for i in range(10)], 一次性直接全部输出，占用内存大 eg: g=[i for i in range(10)] print(g) # [0
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2023-09-15 21:23:10
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1. 生成器利用迭代器（迭代器详解python迭代器详解），我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。2. 创建生成器方法
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2023-08-10 22:03:29
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生成器的概念一句话解释：包含了yield关键字的函数就是生成器，它的返回值是一个生成器对象。Python 中的生成器（Generator）是十分有用的工具，它能够方便地生成迭代器（Iterator）。创建以及使用def my_gen():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = my_gen()
#生成器可以由next()调用
while True
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2023-06-20 20:49:08
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目录1. 生成器 yeild2. 推导式2.1 列表推导式：2.2 生成器推导式：2.3 字典推导式：2.4 集合推导式：3. 内置函数（一）1. 生成器 yeild生成器的本质就是一个迭代器
迭代器和生成器的区别: 迭代器是Python中内置的一种节省空间的工具，是python自带的；生成器是程序员自己写的。def func():
if 3>2:
yield "
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2023-09-26 19:30:02
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生成器函数：yield的好处
1、yield可返回值，与return相比可返回多次
2、yield可保存状态，可以基于上次next的位置再进行下一次的yield返回操作，接着往下走。
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2023-06-30 19:19:33
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工欲善其事，必先利其器，高效的开发除了需要熟练的开发者外，还需要合适的开发工具。在实际开发中，我们可以使用 VSCode、WebStrom 进行代码的编写，但是，如果我们为了提高工作效果，我们还需要借助一些小工具，像今天这些CSS代码生成器就是这样的小工具，我在这里跟大家分享了9个小工具，希望对你有用。1.Color Zilla网址：https://www.colorzilla.com/gradi
# Python中的map函数结果为生成器的实现流程
在Python中，`map()`函数是一个内置函数，它可以将一个函数应用于一个或多个可迭代对象的每个元素，返回一个生成器对象。生成器对象可以逐个地迭代出函数应用的结果，而不是一次性返回一个列表。这种方式可以节省内存，特别是在处理大规模数据集时非常有用。
下面是实现"Python中的map函数结果为生成器"的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-31 08:54:33
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前言 实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替SentenceIterator 类。示例 14-5 sentence_gen.py：使用生成器函数实现 Sentence 类 import re import reprlib RE_WORD = re.compile('\w
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2020-05-26 17:31:00
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生成器的本质就是迭代器。生成器包括两种:生成器函数和生成器表达式1.生成器函数一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。并且yield不能和return共用，并且yield只能用在函数内。 (1).生成器函数执行之后会得到一个生成器作为返回值，并不会执行函数体。(2).执行了__next__()方法之后才会执行函数体，并且获得返回值。(3).next()内置方法，内部调用生成器函
总结 1.语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义，差别在于，生成器使用yield语句返回一个值，常规函数使用return语句返回一个值。2.自动实现迭代器协议：对于生成器，python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中。由于生成器自动实现了迭代协议，所以，我们可以调用他的next方法，并且在没有值可以返回的时候，生成器自动产生stopl
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2023-06-20 13:31:50
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前言生成器是你在学习Python的过程中一定会遇到的一个东西，但是往往很少有文章能用一句话解释清楚到底什么是生成器，它可以干什么。本文的目标就是想通过简单的文字能够将生成器解释清楚，理解运行机理，懂的如何使用。那么久请看下面的介绍吧生成器是什么用简短的一句话解释什么是Python生成器，就是：使用了 yield 的函数就称为生成器（generator） 形如以下函数：def fib(max):
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2023-08-20 14:28:25
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文章目录生成器①初识生成器②生成器的构建方式③生成器函数④讲解yield from 生成器①初识生成器 什么是生成器？这个概念比较模糊，各种文献都有不同的理解，但是核心基本相同。生成器的本质就是迭代器，在python社区中，大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念。不是相同么？为什么还要创建生成器？生成器和迭代器也有不同，唯一的不同就是：迭代器都是
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2023-08-05 17:05:05
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什么是生成器？可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议，所以生成器就是一个可迭代对象。生成器可以说是提供了一种新的模式，那就是可以计算一部分，然后返回计算结果。但是保留了当前状态，下次可在另外一个地方调用它，它会继续按以前状态继续执行下去。这对于数据量很大的程序有很大的用处。总之就是很强~~生成器总共有两种产生方式：一种是声生成器表达式，一种是生成器函数。一、生成器表达式：#生成器
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2023-07-01 15:33:51
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本篇博文讲解生成器，主要介绍2个方面，其一为原理，其二为完整代码运行及注解说明。一.生成器原理生成器却不同，它可以实现在迭代的同时生成元素。也就是说，对于可以用某种算法推算得到的多个数据，生成器并不会一次性生成它们，而是什么时候需要，才什么时候生成。不仅如此，生成器的创建方式也比迭代器简单很多，大体分为以下 2 步：定义一个以 yield 关键字标识返回值的函数；调用刚刚创建的函数，即可创建一个生
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2023-07-03 22:05:37
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