python生成器推导式用法简单示例

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了python生成器推导式用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

1.生成器推导式是继列表推导式后的有一中python推导式,他比列表推导式速度更快,占用的内存也更少。

2.使用生成器对象时,可以根据需要将他转化为列表或者元组,也可以是哟个生成器对像__next__()方法或内置函数next()进行遍历,其具有惰性求值的特点,进行一次遍历后便不能再次方位内部元素,即访问一次立马清空生成器对象

>>> g = ((i+2)**2 for i in range(10))
>>> list(g)
[4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121]
>>> list(g)  #便利结束后再次访问时内部元素已经清空
[]

>>> g = ((i+2)**2 for i in range(10))  #重新建立一个生成器对象
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> g.__next__()
16
>>> g.__next__()
25
>>> g.__next__()
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
100
>>> next(g)  #当next的下一个超出生成的范围时,抛出异常
121
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#41>", line 1, in <module>
  next(g)
StopIteration

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

python2与python3中关于对NaN类型数据的判断和转换方法

python2与python3中关于对NaN类型数据的判断和转换方法

今天在对一堆新数据进行数据清洗的时候,遇到了一个这样的问题: ValueError: cannot convert float NaN to integer 一开始是这样的,我用...

使用Python的Tornado框架实现一个Web端图书展示页面

使用Python的Tornado框架实现一个Web端图书展示页面

首先,为什么选择Tornado: 1.高性能的网络库,这可以和gevent,twisted,libevent等做对。 提供了异步io支持,超时事件处理,在此基础上提供了tcpserver...

python实现在windows服务中新建进程的方法

本文实例讲述了python实现在windows服务中新建进程的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 需要安装的软件:python和pywin32,我这里装的分别是python-...

matplotlib实现区域颜色填充

matplotlib实现区域颜色填充

本文实例为大家分享了matplotlib实现区域颜色填充的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import matplotlib.pyplot as plt import nump...

在Heroku云平台上部署Python的Django框架的教程

Heroku是一个很棒的平台,它有很多的控件,并且搭建环境相对来说也比较容易。本指南中,我将一步一步指导你在Heroku平台上部署一个简单地Django应用 搭建开发环境 Heroku工...