Python练习-生成器

最新推荐文章于 2025-03-17 19:38:45 发布
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分类专栏： Python
Python练习题 生成器 - 廖雪峰的官方网站
m0_57638050的博客
02-11 833
Python练习题 生成器 - 廖雪峰的官方网站 原网址：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017318207388128 题目： 杨辉三角定义如下： 1 / \ 1 1 / \ / \ 1 2 1 / \ / \ / \ 1 3 3 1 把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list： 题目开头： # -*- coding: utf-8
python生成器练习
hellenlee22的博客
06-06 360
def odd(max): n = 0 while n < max: yield 2*n n = n + 1 # print(2*n) return 'done' f = odd(11) # print(f) # for i in f: # print(i) while True: try: ...
用python做一个试卷生成器，直接生成word文档
小袁同学的学习日常
03-17 397
业务需求做一个企业内部的技能考核，那么就要做一个试卷来进行考试，题目录入进去之后，怎么把题目生成试卷呢？生成的word文档就是如下样子了：其他的内容。运行之后fastapi自动会给出接口实例。
Python_迭代器-生成器-复习-习题_41
weixin_33777877的博客
04-10 407
# 迭代器和生成器# 迭代器 # 可迭代协议 —— 含有iter方法的都是可迭代的 # 迭代器协议 —— 含有next和iter的都是迭代器 # 特点 # 节省内存空间 # 方便逐个取值，一个迭代器只能取一次。 # 生成器 —— 迭代器 # 生成器函数 # 含有yield关键字的函数都是生成器函数 # 生成器函数的特...
杨辉三角
jx_zhang_1993的博客
04-11 454
杨辉三角定义如下： 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：
Python面试题之Python生成器
dengxiangbao3167的博客
06-11 139
首先说明一下生成器也是迭代器，也有迭代器的那些优点。 那为什么要生成器呢？因为到目前为止都 不是你写的迭代器，都是别人定义好的。那如何自己去造一个迭代器呢？下面的内容就会给你答案。 想要自己造一个迭代器，我们可以根据迭代器的特征（只要一个对象有__iter__和__next__方法那它就是迭代器），自己定义一个类，然后定义一个__iter__()和__next__()， 然后这...
Python练习-Mosh-Hamedani-YT-
02-15
11. **迭代器和生成器**：高效处理大数据，理解和使用迭代器协议。 12. **上下文管理器**：使用with语句进行资源管理。 13. **函数式编程**：map、filter、reduce等函数的应用。 14. **Python标准库**：如os、sys、...
Python项目-实例-09 二维码生成器.zip
07-26
在本项目中，我们关注的是一个使用Python编写的二维码生成器。这个项目旨在教你如何利用Python库来创建自定义的二维码，这对于数据分享、推广活动或者自动化流程等用途非常实用。接下来，我们将深入探讨其中涉及的...
python学习与实践--生成器generator
bemountify的博客
08-16 802
Python 中的生成器（Generator）是一种特殊类型的迭代器，提供了一种高效且优雅的方式来处理数据。
Python-100-Days-master.zip
03-17
6. **函数式编程**：Python也支持函数式编程风格，如高阶函数、闭包、装饰器和生成器，这些可以提升代码的简洁性和可维护性。 7. **异常处理**：通过学习try/except语句，学习者能学会如何优雅地处理程序运行时可能...
python3-curso-em-video:Python 3-视频课程
05-07
此外，你还将学习如何使用控制流工具，如列表推导式、生成器和装饰器，以更高效地处理数据和扩展函数功能。这些高级概念将提升你的编程技巧，使你能够编写出更复杂、更高效的代码。 课程中还提供了课堂笔记，这对于...
python训练识别器
04-24
python,opencv实现训练识别器，含有源码、正样本、负样本
python装饰器练习题及答案
09-18
主要介绍了python装饰器练习题及答案,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
Python试卷自动生成器
sk6584631_sz的博客
08-06 719
Python试卷生成器
生成器函数的第三种方式send（）一道例题
dingrao2035的博客
01-20 142
# .生成器函数的几种使用方法：①生成器._next()②next(生成器)③send()配合上一个yield# send的原理及使用方法。例：# def chibaozi(name):# print("等待中。。。。")# baozi=yield# print("%s开心的吃起了%s" %(name, baozi))# def zaobaozi():# ...
Python入门练习题（5）-随机数生成器
Hello Word!
08-11 1320
设计一个函数，生成一段由大小写英文字母（a-z , A-Z）和阿拉伯数字（0-9）组成的随机字符串。 如： 1aK3B5aL2 64akGIKA14a54 KD123Hasd12Ad 随机字符串中，整体长度可以自己指定，但数字、大写字母、小写字母的长度和排列顺序要求是随机的。 下面的程序展现的时两种思想。 import random # 方法一 def random_albt(...
python 对生成器函数的深入理解练习题
01-26 490
def add(a, b): return a + b # 定义生成器函数 def test(): for i in range(4): yield i g = test() # 获取生成器 for n in [1,2,10]: ''' gen = (i for i in range(10))是一个有惰性机制的生成器 没有元组推导式,因为创建推导式要进行增加操作,但元...
廖雪峰python教程：生成器generator（杨辉三角练习题）
qq_25717039的博客
05-25 1655
        刚开始对生成器（generator）并不是很明白，编程的时候就一直报错……其实生成器就是记住数产生的算法逻辑，需要调用的时候再进行计算，简单逻辑的生成器可以直接用小括号表示，较为复杂的生成器可以通过构建函数并利用“yield”构造generator。注意：generator和函数的执行顺序不同。函数是顺序执行，遇到return或最后一条执行语句时才返回（把所有工作都做完了才结束）；...
Python的生成器4-习题
weixin_45147782的博客
02-19 693
2.写函数： 根据取值范围获取其中3和7整除的所有数的和，并返回调用者 方法一： def func(start,end,a=0,b=0): if start == end: return a,b if start%3 == 0 and start%7 == 0: a +=1 b += start ret = func(sta...
python 生成器 迭代练习
最新发布
03-29
<think>嗯，用户想学习如何使用Python生成器进行迭代练习，需要一些实例。首先，我得回忆一下生成器的基本概念。生成器是通过yield语句来创建迭代器的工具，可以逐个产生值，而不是一次性生成所有值，这对处理大数据或无限序列特别有用。用户可能已经了解生成器的基本语法，但需要实际例子来练习。 接下来，我需要确定用户可能的水平。他们可能已经知道函数和迭代器的区别，但需要更多的实践例子来巩固。所以，我应该从简单到复杂逐步举例，覆盖常见的应用场景，比如生成无限序列、处理大数据文件、生成斐波那契数列等。同时，结合引用中的内容，比如引用[4]提到生成器每次yield暂停，保持局部变量，这点需要在例子中体现出来。 然后，考虑用户可能的疑问，比如如何创建生成器，生成器表达式和普通函数有什么区别，如何用生成器处理实际任务。因此，例子应该包括基本的生成器函数、生成器表达式，以及一些实际应用案例，如分块读取文件、惰性计算等。同时，要确保代码示例正确，符合Python语法，并加上适当的注释说明。 还要注意用户提到的“迭代练习”，可能需要强调生成器在迭代过程中的优势，比如节省内存、支持惰性求值。比如处理大文件时，逐行读取而不是一次性加载整个文件到内存中。或者生成无限序列时，动态生成值而不占用无限内存。 最后，根据用户的要求生成相关问题，帮助用户深入理解生成器的其他方面，比如性能优化、与迭代器的区别、实际应用场景等。同时，确保引用正确的参考资料，比如引用[4]解释了生成器和函数的区别，可以在回答中提到这一点。</think>### Python生成器迭代练习示例 生成器是Python中实现惰性计算的工具，通过`yield`语句动态生成值。以下是6个典型应用场景的示例： 1. **基础生成器** 生成斐波那契数列： ```python def fibonacci(limit): a, b = 0, 1 while a < limit: yield a a, b = b, a + b # 使用示例 for num in fibonacci(1000): print(num) # 输出小于1000的斐波那契数 ``` 生成器`fibonacci`会保持当前状态直到下次调用[^4] 2. **无限序列生成** 实现自然数生成器： ```python def natural_numbers(): n = 1 while True: yield n n += 1 # 获取前10个自然数 gen = natural_numbers() print([next(gen) for _ in range(10)]) # [1,2,3,...,10] ``` 3. **文件分块读取** 高效处理大文件： ```python def read_large_file(file_path, chunk_size=1024): with open(file_path, 'r') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 使用示例 for chunk in read_large_file('big_data.txt'): process(chunk) # 逐块处理文件 ``` 4. **生成器表达式** 类似列表推导的惰性版本： ```python squares_gen = (x**2 for x in range(10)) print(next(squares_gen)) # 0 print(next(squares_gen)) # 1 ``` 5. **状态保持生成器** 实现计数器： ```python def counter(start=0): count = start while True: current = yield count if current is not None: count = current else: count += 1 c = counter() print(next(c)) # 0 print(c.send(5)) # 5 通过send()修改内部状态 print(next(c)) # 6 ``` 6. **管道处理** 多级生成器组合： ```python def producer(numbers): for n in numbers: yield n * 2 def consumer(gen): for item in gen: yield item + 3 pipe = consumer(producer(range(5))) print(list(pipe)) # [3,5,7,9,11] ``` ### 关键特性对比 | 特性 | 普通函数 | 生成器 | |---------------------|-------------|---------------| | 返回值 | 单次return | 多次yield | | 内存占用 | 全部结果 | 仅当前值 | | 执行状态 | 完全执行 | 可暂停/恢复 | | 迭代支持 | 需容器包装 | 原生支持 |
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