当我们需要处理一个大量的数据集合时，一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时，我们可以采用迭代器Iterator和生成器Generator的方法，逐个地处理数据，从而避免内存溢出的问题。
Python是一种新的计算机语言，也是最近两年才开始大火的一种语言，它够优雅，写起来可以随心所欲，不用担心没有定义，没有声明这些其他计算机语言都需要考虑的问题,单自从更新Python3.x版本之后，很多人开始头疼，因为Python3很多地方并不兼容Python2，有人夸张的说Python3是一门新的语言，我觉得没有那么夸张，本文就剧一下我遇到的和一些知道的区别吧
我们继续伯克利CS61A公开课之旅，这一次我们讨论的是lab11，也就是第11次实验课。
迭代器 迭代是Python最强大的功能特色，是遍历访问序列元素的一种方式。 迭代器的特性是： 可以记住当前遍历位置 只能往前遍历，不能后退 从序列的第一个元素开始访问，直至所有元素被访问完 有两个基本方法: iter() 和 next() 字符串、列表或元组对象可以用于创建迭代器 下面看以下实例： # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = '苦叶子' import sys if __name__ == "__main__": seq_tuple = (1, 2, 3
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。
一句话解释：包含了yield关键字的函数就是生成器，它的返回值是一个生成器对象。我简单画了个示意图：
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。 这篇文章，主要介绍几个简单技巧，让你在写Python代码，更Pythonic。 变量交换 Pythonic写法 普通写法 循环遍历区间元素 在Python2中，有range和xrange2种写法，xrange是生成器写法，更节省内存。
本文实例讲述了Python2 与Python3的版本区别。分享给大家供大家参考，具体如下：
在 Python 中，协程（Coroutine）是一种轻量级的并发编程方式，可以通过协作式多任务来实现高效的并发执行。协程是一种特殊的生成器函数，通过使用 yield 关键字来挂起函数的执行，并保存当前的执行状态。协程的执行可以通过 send 方法来恢复，并在下一次挂起时返回一个值。
Happiness is a way of travel. Not a destination.
看到越来越多的大佬都在使用python的异步IO，协程等概念来实现高效的IO处理过程，可是我对这些概念还不太懂，就学习了一下。 因为是初学者，在理解上有很多不到位的地方，如果有错误，还希望能够有人积极帮我斧正。
列表生成式是 python 内置的非常强大的可以用来生成列表的生成式。在学习生成器之前先来了解一下列表生成式，者有利于我们队生成器的理解。
满足迭代协议的对象就是迭代器 iterator就是实现了Iteration Protocol的对象，这类对象都支持循环遍历的操作（for／while／支持迭代的函数list() sum()...）。
yield: 带有yield的函数是一个迭代器，函数返回某个值时，会停留在某个位置，返回函数值后，会在前面停留的位置继续执行，直到程序结束
近日，机器之心在 GitHub 上看到了一个非常有意义的项目 PyTorch-StudioGAN，它是一个 PyTorch 库，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。据主页介绍，该项目旨在提供一个统一的现代 GAN 平台，这样机器学习领域的研究者可以快速地比较和分析新思路和新方法等。
random 模块基于 Mersenne Twister 算法提供了一个快速的伪随机数生成器。Mersenne Twister 最初开发用于为蒙特卡洛模拟器生成输入，可生成具有分布均匀，大周期的数字，使其可以广泛用于各种应用。
从四月初至今，经过了一个多月的漫长学习，我们终于迎来了它的尾声。说真的，从看视频，到写作业、做实验再到把相应的内容写成文章。这一步一步下来，我真的有一种重新回到课堂上课的感觉。即使之前学过Python，对算法也有一定的了解，这节课下来也依然收获满满。
时光虽然脚步轻轻，但它透过2018却悄然露出了狐狸尾巴，岁月的时钟显示2017已然余额不足。 怎么办呢？继续用Python来充值吧！ Python的击出语法里，有一个迭代和生成器的，着实折腾了了一阵，小腰刀确实有点钝了。 一、迭代 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式，是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next
生成器的学习并不涉及魔法方法，甚至它巧妙地避开了类和对象，仅通过普通地函数就可以实现了。
生成器函数 ：生成器函数类似正常的函数，但是当它需要返回值的时候使用 yield 来代替 return。如果一个函数包含 yield，那么就可以说这个函数是生成器函数。
MkDocs是一个基于Python的静态站点生成器，它可以将Markdown格式的文档转换为漂亮的静态网站。MkDocs提供了一种简单而灵活的方式来创建文档，并支持多种主题和插件。
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。但是我们还需要掌握Python的一些高级特性，精简代码。一行代码能实现的功能，绝不写5行代码。Python的高级特性：切片，迭代，列表生成式，生成器，迭代器。
迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器，给一个列表创建迭代器代码示例：
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
作为一个有追求的 Python 程序猿，我一直在寻找更加简洁的实现方式。这个过程就有点像小时候在河边捡石子，不断地发现新的石子放进口袋；到家之后又弃之十之八九，最终得到那颗“明珠”。
首先，来看一下生成器函数。实际上就是将普通函数的return换成yield即可。例如：
迭代：重复做一件事 iterable(可迭代)对象：支持“每次仅返回自身所包含的其中一个元素”的对象 iterable对象实现了__iter__方法 序列类型，如：list、str、tuple 非序列类型，如：dict、file 用户自定义的一些包含了__iter__()或__getitem__方法的类 用dir(object)时，只要有__iter__()方法或__getitem__方法都是iterable对象。 object.__iter__() 每运行一次，都返回一个迭代器对象的内存地址 例：i1=list1.__iter__() 返回一个迭代器对象 i1.next() i1.next() .... 迭代器(iterator) 迭代器又称为游标(cursor)，它是程序设计的软件设计模式，是一种可在容器物件(container)上实现元素遍历的接口。 迭代器是一种特殊的数据结构，当然在python中，它也是以对象的形式存在的。简单理解方式：对于一个集体中的每一个元素，想要执行遍历，那么针对这个集体的迭代器就定义了遍历该集体中每一个元素的顺序或方法。 迭代器本身是不可逆的。 可以使用一个“可迭代对象”的__iter__()方法生成一个“迭代器对象” In [31]: print list1 [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] In [32]: iterable1=list1.__iter__() In [33]: iterable1.next() Out[33]: (1, 2) In [34]: iterable1.next() Out[34]: (3, 4) In [35]: iterable1.next() Out[35]: (5, 6) 也可以使用iter函数生成一个迭代器对象。用法： iter(container_object) In [37]: iterable1=iter(list1) In [38]: iterable1.next() Out[38]: (1, 2) In [39]: iterable1.next() Out[39]: (3, 4) In [40]: iterable1.next() Out[40]: (5, 6) 在python中，迭代器是遵循迭代协议的对象；使用iter()函数可以从任何序列对象中生成一个迭代器对象 若要使用迭代器，需要在类中定义next()方法(python3中是 __next__()) 要使得迭代器指向下一个元素，则使用成员函数next() (在python3中，是函数next()，而非成员函数) 当没有元素时，则触发StopIteration异常 for循环可用在任何可迭代对象： for循环开始时，会通过迭代协议传递给iter()内置函数，从而能够从可迭代对象中获得一个迭代器，返回的对象含有需要的next方法。 python的列表解析： 根据一个已存在列表再生成另一个新列表时，可以使用列表解析功能。 列表解析是python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，因此要放置于[]中。 语法：[expression for iter_var in iterable_object] [expression for iter_var in iterable_object if condition_expression]
上一篇一番简单介绍了下scrapy工具的使用，深入时一番发现，yield这个关键字在很多scrapy的例子和教程里用的特别多。所以今天我们来研究下yield到底是个什么东西。
Python 的迭代器语法简单，部分思想和Java8 Stream API有类似的地方(当然，Python要比Java年长)，引入lambda表达式，predicate，函数式编程，行为参数化等可以做很多事情，同时和JAVA一样，对迭代行为进行了语法封装。但是本质上还是通过调用可迭代对象的迭代器来实现。
目录 python学习之数字 1.python数值类型 2. 数字类型转换 3. 常用函数 3.1 数学函数 3.2 随机函数 python学习之数字 Python 数字数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。 1.python数值类型 1.1 Python 支持三种不同的数值类型： 整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Pyth
yield和return有什么区别？什么事生成器？什么又是迭代器？他们都有什么作用？简单理解的话yield=return，返回函数体处理结果的！yield本身是一个生成器，所以使用return返回的是我们常见的一些object（eg:list、dict、等），使用yield返回的是一个迭代器对象！
文章背景： 最近在学习廖雪峰老师的Python文章，其中有个章节讲到的是filter()函数，该函数用于过滤序列。在学习过程中，也顺带巩固了其它的知识点，在此进行相应的整理。
迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性：
#!/usr/bin/env python __author__ = "lrtao2010" #python3.7 迭代器和生成器 #迭代器协议： ''' 1、迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项， 要么就引起一个StopIteration异常，已终止迭代，只能往后走，不能往前退. 2、可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（对象内部定义一个__iter__()方法）,节省内存 3、协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，Python的内部工具（如for、sum
装饰器的概念有点类似于数学中的泛函，是函数的函数。其输入参数为一个方法，输出为另一个方法。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
有时在处理元组数据时，我们在执行其版本时会遇到问题，原因是它是不可变的。讨论字典中元组值的版本。这在许多领域都有应用，因为字典通常是web开发和数据科学领域中流行的数据类型。让我们讨论解决这个问题的某
生成器（Generators）是一种特殊类型的迭代器，它允许你按需产生一系列值而无需一次性占用大量内存。在Python中，生成器通常通过使用yield语句来定义，这使得函数在生成每个值后可以暂停执行，并在下一次请求值时恢复。
列表生成式是 Python 内置的强大的列表创建工具，可以用来快速的创建一个具有一定规则的列表。
这篇文章大部分来自 David Beazley 在 PyCon 2014 的 PPT 《Generators: The Final Frontier》。这个PPT很长而且非常烧脑，建议在阅读前应了解 Python 的生成器与携程相关知识，推荐《流畅的 Python》。
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具，核心文件etl.py不超过500行，具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义，不需手工编写 基于python生成器，流式处理，对内存无要求 内置线程池，支持串行和并行处理 内置正则解析，html转义，json转换等数据清洗功能，直接输出可用文件 插件式设计，能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站，能自动填入cookie github地址： https://github.com/ferventdesert/etlpy 运行需要pyt
在鸭子类型中，关注的不是对象的类型本身，而是它是如何使用的; 鸭子类型通常得益于不测试方法和函数中参数的类型，而是依赖文档、清晰的代码和测试来确保正确使用。
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