本文实例讲述了python中Genarator函数用法。分享给大家供大家参考。具体如下:
Generator函数的定义与普通函数的定义没有什么区别,只是在函数体内使用yield生成数据项即可。Generator函数可以被for循环遍历,而且可以通过next()方法获得yield生成的数据项。
def func(n): for i in range(n): yield i for i in func(3): print i r=func(3) print r.next() print r.next() print r.next() print r.next()
运行结果如下:
0 1 2 0 1 2 Traceback (most recent call last): File "generator.py", line 10, in <module> print r.next() StopIteration
yield保留字与return 语句的返回值和执行原理都不相同。yield生成值并不会中止程序的执行,返回值后程序继续往后执行。return 返回值后,程序将中止执行。
Generator函数一次只返回一个数据项,占用更少的内存。每次生成数据都要记录当前的状态,便于下一次生成数据。
当程序需要较高的性能或一次只需要一个值进行处理时,使用generator函数。当需要获取一次性一组元素的值时,使用序列。
函数里只要有了yield,这个函数就会被编译成一个generator 函数。generator函数object支持python iterator protocol。 每次调用这个对象的next,generator函数就执行到yield,获取到yield生成的值。如果函数返回,就抛出一个异常。这里有个概念就是generator 函数使用yield生成一个值,而不是返回一个值。生成之后函数还没结束,返回了函数就结束了。
>>> x = gensquares(5) >>> print x <generator object at 0x00B72D78> >>> print x.next() 0 >>> print x.next() 1 >>> print x.next() 4 >>> print x.next() 9 >>> print x.next() 16 >>> print x.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ? StopIteration >>>
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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