普通函数 def generator(): print(1) return 'a' ret = generator() print(ret) 生成器 #生成器函数/yield必须再函数里面且不能与return共用。 def generator(): print(1) yield 'a' #生成器函数 ...
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2019-08-16 22:49:50
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一 greenlet模块 不敢是yield，还是greenlet都没有实现检测io，实现遇到io切换效果 如果我们在单个线程内有20个任务，要想实现在多个任务之间切换，使用yield生成器的方式过于麻烦（需要先得到初始化一次的生成器，然后再调用send。。。非常麻烦），而使用greenlet模块可以 ...
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2019-07-11 23:14:57
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一、简单生成器函数 与函数不同的是返回不用return，而是用yield。生成器函数返回的是一个迭代器。 例子：要求生产100000个包子，但是又不可能一次性吃完，每次调用eat()函数时，传入要吃的数量，在进行生产， 不会造成控件的浪费 def produce(): for i in range( ...
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2019-05-13 23:07:42
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测试（test）def s(): print("stup1") n = "第一步" yield n # 类似于return 但是又不同于 赖克宝，剁一下，跳一下 print("stup2") yield 2 print("stup3") yield 3 print("stup4") yield 4 ...
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2019-05-03 09:58:45
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斐波那契数列的Python实现：递归实现、非递归实现、斐波那契数列生成器； $$ \begin{equation} F(n)= \begin{cases} n & n=0, 1\\ F(n 1) + F(n 2) & n 1 \end{cases} \end{equation} $$ ...
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2019-04-30 11:01:44
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**生成器 生成器指生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以用yield关键字得到一个生成器函数，调用这个函数得到一个生成器对象 延迟计算，惰性求值 yield：生成器返回值（惰性） 例definc():foriinrange(5):print("~~~")yieldiprint（"+++")
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2019-04-23 19:10:18
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1.引入生成器的目的： 通常的for...in...循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量 ...
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2019-03-20 15:45:54
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实例 1、生成器函数：就是把函数中的return换成了yield 2、生成器的的取值方法：__next__( )和send( ) 注：send( )先将括号内部的内容复制给前面yield的变量，再继续寻找下一个yield,找不到，报错StopIteration send( )不能放在开头，也不能放置 ...
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2018-11-01 21:04:56
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2、生成器函数 总结：普通函数和生成器函数的返回值 关键字使用的不一样。一个是“return” 和 “yield”。生成器还能执行next()方法 二、 三元表达式： 生成器表达式： ...
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2018-10-01 19:08:03
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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 ...
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2018-09-26 13:03:38
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