1樓:匿名使用者
generator是一種特殊的函式,和一般的函式不同:
一般的函式呼叫一次,總會結束返回;generator卻可以執行到某個位置停住,通過yield讓出執行權,下次再呼叫時,從上一次yield後面的地方開始執行。
例如:下面的**可以反覆呼叫4次generator函式。
def generator():
yield "a"
yield "b"
yield "c"
for i in generator():
print(i);
python 是什麼型別的語言
2樓:育知同創教育
python是一種物件導向的解釋型計算機程式設計語言。
python是純粹的自由軟體, 源**和直譯器cpython遵循 gpl(gnu general public license)協議 。python語法簡潔清晰,特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮排。
python具有豐富和強大的庫。它常被暱稱為膠水語言,能夠把用其他語言製作的各種模組(尤其是c/c++)很輕鬆地聯結在一起。常見的一種應用情形是,使用python快速生成程式的原型(有時甚至是程式的最終介面),然後對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫,比如3d遊戲中的圖形渲染模組,效能要求特別高,就可以用c/c++重寫,而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。
需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平臺問題,某些可能不提供跨平臺的實現。
python已經成為最受歡迎的程式設計語言之一。2023年1月,它被tiobe程式語言排行榜評為2023年度語言。自從2023年以後,python的使用率呈線性增長 。
python生成器和迭代器的區別
3樓:漲氏喲
迭代器和生成器都是python中特有的概念,迭代器可以看作是一個特殊的物件,每次呼叫該物件時會返回自身的下一個元素,從實現上來看,一個可迭代的物件必須是定義了__iter__(方法的物件,而一個迭代器必須是定義了__iter__(方法和next()方法的物件。生成器的概念要比迭代器稍顯複雜,因為生成器是能夠返回一個迭代器的函式,其最大的作用是將輸入物件返回為一個迭代器。python中使用了迭代的概念,是因為當需要迴圈遍歷一個較大的物件時,傳統的記憶體載入方式會消耗大量的記憶體,不如需要時讀取一個元素的方式更為經濟快捷。
迭代器迭代器(iterator)是一種物件,它能夠用來遍歷標準模板庫容器中的部分或全部元素,每個迭代器物件代表容器中的確定的地址。迭代器修改了常規指標的介面,所謂迭代器是一種概念上的抽象:那些行為上像迭代器的東西都可以叫做迭代器。
然而迭代器有很多不同的能力,它可以把抽象容器和通用演算法有機的統一起來。
迭代器提供一些基本操作符:*、
這些操作和c/c++「操作array元素」時的指標介面一致。不同之處在於,迭代器是個所謂的複雜的指標,具有遍歷複雜資料結構的能力。其下層執行機制取決於其所遍歷的資料結構。
因此,每一種容器型別都必須提供自己的迭代器。事實上每一種容器都將其迭代器以巢狀的方式定義於內部。因此各種迭代器的介面相同,型號卻不同。
這直接匯出了泛型程式設計的概念:所有操作行為都使用相同介面,雖然它們的型別不同。
迭代器使開發人員能夠在類或結構中支援foreach迭代,而不必整個實現ienumerable或者ienumerator介面。只需提供一個迭代器,即可遍歷類中的資料結構。當編譯器檢測到迭代器時,將自動生成ienumerable介面或者ienumerator介面的current,movenext和dispose方法。
生成器生成器是一次生成一個值的特殊型別函式。可以將其視為可恢複函式。呼叫該函式將返回一個可用於生成連續 x 值的生成器【generator】
簡單的說就是在函式的執行過程中,yield語句會把你需要的值返回給呼叫生成器的地方,然後退出函式,下一次呼叫生成器函式的時候又從上次中斷的地方開始執行,而生成器內的所有變數引數都會被儲存下來供下一次使用。
4樓:賈梓默
迭代器與生成器的區別:
(1)生成器:
生成器本質上就是一個函式,它記住了上一次返回時在函式體中的位置。
對生成器函式的第二次(或第n次)呼叫,跳轉到函式上一次掛起的位置。
而且記錄了程式執行的上下文。
生成器不僅「記住」了它的資料狀態,生成器還記住了程式執行的位置。
(2)迭代器。
迭代器是一種支援next()操作的物件。它包含了一組元素,當執行next()操作時,返回其中一個元素。
當所有元素都被返回後,再執行next()報異常—stopiteration
生成器一定是可迭代的,也一定是迭代器物件。
(3)區別:
①生成器是生成元素的,迭代器是訪問集合元素的一中方式②迭代輸出生成器的內容。
③迭代器是一種支援next()操作的物件。
④迭代器(iterator):其中iterator物件表示的是一個資料流,可以把它看做一個有序序列,但我們不能提前知道序列的長度,只有通過nex()函式實現需要計算的下一個資料。可以看做生成器的一個子集。
5樓:老男孩教育
迭代器是一個更抽象的概念,任何物件,如果它的類有nextiter方法返回自己本身,對於string、list、dict、tuple
等這類容器物件,使用for迴圈遍歷是很方便的。在後臺for語言對容器物件條用iter()函式,iter()是python的內建函式。iter()會返回一個定義了next()方法迭代器物件,在容器中逐個訪問容器的元素,next()也是python的內建函式,next()會丟擲stopiteration異常。
生成器是創新迭代器的簡單而強大的工具,它們寫起來就好像正則函式,只是在需要返回資料的時候使用yield 語句。
迭代器協議,物件需要提供next()方法,它要麼返回迭代中的下一項,要麼就引起一個stopiteration異常,終止迭代。
可迭代物件,實現了迭代器協議物件。list、tuple、dict都是iterable可迭代的物件,但不是iterator迭代器物件。
6樓:匿名使用者
先說迭代器,對於string、list、dict、tuple等這類容器物件,使用for迴圈遍歷是很方便的。在後臺for語句對容器物件呼叫iter()函式,iter()是python的內建函式。iter()會返回一個定義了next()方法的迭代器物件,它在容器中逐個訪問容器內元素,next()也是python的內建函式。
在沒有後續元素時,next()會丟擲一個stopiteration異常,通知for語句迴圈結束。
生成器(generator)是建立迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函式,只是在需要返回資料的時候使用yield語句。每次next()被呼叫時,生成器會返回它脫離的位置(它記憶語句最後一次執行的位置和所有的資料值)。
python generator 產生的資料和yield的區別
7樓:牛桖容
生成器類似於返回值為陣列的一個函式,這個函式可以接收引數,可以被呼叫,但是,不同於一般的函式會一次性返回包含了所有數值的陣列。
生成器一次只產生一個值,這樣消耗的內粗數量大大減少,而且允許呼叫函式可以很快的開始處理前幾個返回值。因此,生成器看起來像一個函式但是表現的卻像一個迭代器。
如何提取python的generator的元素
8樓:匿名使用者
python中的generator是生成器,可以每次返回一個結果,並且記住上次的位置,非常節約記憶體。但是不好的地方是一個生成器只能使用一次,一次之後就會銷燬。
所以想取特定元素會消耗這個生成器。以下是示例**。
def gen(n):
i=0while i
es6引入generator的目的是什麼,如何正確地使用generator
9樓:網友
現在比較流行的解決這個問題的方法是使用 promise,可以將巢狀的**函式展平。但是寫**和閱讀依然有額外的負擔。 另外一個方案是使用 es6 中新增的 generator,因為 generator 的本質是可以將一個函式執行暫停,並儲存上下文,再次呼叫時恢復。
python是什麼型別的語言?
10樓:日time寸
python是一種物件導向、解釋型、動態型別計算機程式設計語言解釋型:程式無需編譯成二進位制**,而是在執行時對語句一條一條編譯動態型別:在程式執行過程中,可以改變變數的型別它常被暱稱為膠水語言,能夠把用其他語言製作的各種模組(尤其是c/c++)很輕鬆地聯結在一起。
python 生成器和迭代器的區別
11樓:山東中公優就業
1、迭代器(iterator)是一個實現了迭代器協議的物件,python的一些內建資料型別(列表,陣列,字串,字典等)都可以通過for語句進行迭代,我們也可以自己建立一個容器,實現了迭代器協議,可以通過for,next方法進行迭代,在迭代的末尾,會引發stopiteration異常。
2、生成器(generator)是通過yield語句快速生成迭代器,可以不用iter和next方法。
yield可以使一個普通函式變成一個生成器,並且相應的next()方法返回是yield後的值。一種更直觀的解釋是:程式執行到yield時會返回結果並暫停,再次呼叫next時會從上次暫停的地方繼續開始執行。
顯然,生成器自身有構成一個迭代器,每次迭代時使用一個yield返回 的值,一個生成器中可以有多個yield的值。
12樓:老男孩教育
迭代器是遵循迭代協議的物件。使用者可以使用iter()以從任何序列得到迭代器(如list,tuple,dictionary,set等)。另一個方法則是建立一個另一種形式的迭代器——generator。
要獲取下一個元素,則使用成員函式next()(python2)或函式next()function(python3)。當沒有元素時,則引發stopiteration此例外。若要實現自己的迭代器,則只要實現next()(python2)或__next__(python3)
生成器(generator),只是在需要返回資料的時候使用yield語句。每次next()被呼叫時,生成器會返回它脫離的位置(它記憶語句最後一次執行的位置和所有的資料值)
區別:生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因為自動建立iter()和next()方法,生成器顯得特別簡潔,而且生成器也是高效的,使用生成器表示式取代列表解析可以同時節省記憶體。除了建立和儲存程式狀態的自動方法,當發生器終結時,還會自動丟擲stopiteration異常。
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