生成器表达式，列表推导式

三元表达式 dog_name='crazy_dog' if dog_name=='crazy dog': print('疯狗') else: print('溜了') #通过三元表达式,我们可以缩减为以下代码 dog_name='crazy_dog' print('疯狗')if dog_name=='crazy_dog' else print('溜了') #三元表达式只支持双分支结构 条件成立时的返回值 if 条件 else 条件不成立时的返回值 列表推导式 lt=[] for i in rang

生成器 生成器特点: 1. 生成器本质上迭代器 2. 生成器是自己用代码创建的 获取生成器的两种方式: 1. 生成器函数 2. 生成器表达式 yield 下面来看一个例子 1 def func(): 2 print(111) 3 yield 666 4 print(222) 5 yield 233333 6 7 8 ret = func() # 获取生成器 9 print(ret) # <generator object func at 0x000002B1E535B258> 10 print

# 三元表达式# def my_max(x,y):# if x >= y:# return x# else:# return y## res=my_max(1,2)# print(res) # 2 # x=10# y=20# res=x if x >= y else y## print(res) # 20 # name=input('>>:name').strip()# res='Yes' if name == 'OBOS' else 'No'## print(res) # 列表推

1.三元表达式:如果成立返回if前的内容,如果不成立返回else的内容 name=input('姓名>>: ') res='SB' if name == 'alex' else 'NB' print(res) 2.列表推导式:l=['egg'+str(i) for i in range(1,11)] print(l) 3.生成器表达式: l=('egg'+str(i) for i in range(1,11) if i >6) for i in l: print(i) 原文地址:http

本文档主要内容: 一 装饰器函数的信息打印 二 迭代器 三 生成器 四 生成器表达式和列表推导式 五 内置函数 一 装饰器函数的信息打印 一个函数一旦被装饰器给装饰后,这个函数的信息使用原来的命令打印的就是装饰器函数的信息了,如何做呢? from functools import wraps def logger(f): @wraps(f) def inner(*args, **kwargs): """ :param args: 函数名,密码 :param kwargs: 备

1:函数名的应用   1, 函数名就是函数的内存地址.    2, 函数名可以作为变量.    3, 函数名可以作为函数的参数.    4, 函数名可以作为容器类类型的元素.    5,函数名可以当做函数的返回值. 2:globals() locals() globals() # 返回全局变量的一个字典. locals()  返回 当前位置 的局部变量的字典. 1 name = 'leiwenxuan' 2 def fun(): 3 a = 2 4 b = 3 5 6 print(globals

一.生成器函数1.生成器:就是自己用python代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,不需要我们去实现).2.用以下两种方式构建一个生成器:1,生成器函数:跟常规函数定义类似,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果.yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次从它离开的地方继续执行. 2,生成器表达式:类似于列表推导,但是,返回的是生成器的一个对象,而不是一次构建一个结果列表. 3.生成器函数3-

一.生成器表达式 1. 生成器表达式为: (结果 for 变量 in 可迭代的对象 if 条件)-->if条件可以省略 ge = (i for i in range(1, 11)) print(ge) # <generator object <genexpr> at 0x0000023EA176B5C8> for elment in ge: print(elment) # 结果从1打印到10 # # 实际相当于 # def ge(): # for i in range(1,

一. # def g_function(): # print(555) # ret1 = yield {1,3} # print(666) # g = g_function() # print(g.__next__()) # print(g.__next__()) # 一个 next 对应一个 yield , 生成器函数 ,只有一个yield 所以报错 def g_function(): print(555) ret1 = yield {1,3} print(ret1) print(666) y