列表（list）：内置类型，可变（或不可哈希），其中可以包含任意类型的数据，支持使用下标和切片访问其中的某个或某些元素，常用方法有append()、insert()、remove()、pop()、sort()、reverse()、count()、index()，支持运算符+、+=、*、*=。可以使用[]直接定义列表，也可以使用list()把其他类型的可迭代对象转换为列表，列表推导式也可以用来创建列表，若干标准库函数、内置类型方法以及扩展库函数或方法也会返回列表。列表不能作为字典的“键”，也不能作为集合的元素
如果列表元素按照某种算法推算出来，那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。
对于Python新手来说，写代码很少考虑代码的效率和简洁性，因此容易造成代码冗长、执行慢，这些都是需要改进的地方。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
关于yield 看了忘，忘了看，零零散散的总是理解不透彻。今天彻底记录下，带大家一探 yield到底是什么？
对于Python新手来说，写代码很少考虑代码的效率和简洁性，因此容易造成代码冗长、执行慢，这些都是需要改进的地方。本文是想通过几个案列给新手一点启发，怎样写python代码更优雅。
对于刚开始学习Python的读者，一定在编写代码的时候，遇到过这个问题。他们到底是怎么回事呢？且听我一一道来。
◆◆ 前言 ◆◆ 在这个世界上，人们每天都在用 Python 完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用 Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。 当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？ 在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的 Python 标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的一点思考。 下面，
首先让我们了解迭代器iterators。 根据维基百科，迭代器iterators是一个对象，使得程序员能够遍历一个容器，特别是list。 但是，迭代器执行遍历并访问容器中的数据元素，但不执行迭代。 你可能会感到困惑，所以让我们慢一点。 有三个部分即：
Python 工匠系列又来了，这次讲的是怎样高效地操作文件，推荐给大家。Python 工匠系列又来了，这次讲的是怎样高效地操作文件，推荐给大家。Python 工匠系列又来了，这次讲的是怎样高效地操作文件，推荐给大家。
python迭代器于平常的可迭代对象相比，拥有占用字节少等优点，往往在处理大量可迭代对象的时候应该优先考虑迭代器实现，如下面的例子：
Python 中的许多语法结构都是由对象实现的，循环就可以通过对象实现。循环对象并不是在Python 诞生之初就存在的，但它的发展极为迅速，特别是在Python 3 时代，循环对象正在成为循环的标准形式。
首先关于生成器的那些事： 1.通常的for…in…循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。 它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 *它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。 2.生成器是可以迭代的，但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*
大家好，我是猫哥，今天分享的是“Python工匠”系列的第 11 篇文章。这个系列的文章对 Python 进阶有极大帮助，相信你读后必有收获哦。
首先关于生成器的那些事： 1.通常的for…in…循环中，in后面是一个数组，这个数组就是一个可迭代对象，类似的还有链表，字符串，文件。它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。 它可以是mylist = [1, 2, 3]，也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 *它的缺陷是所有数据都在内存中，如果有海量数据的话将会非常耗内存。 2.生成器是可以迭代的，但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*x for x in range(3))，注意这里用到了()，它就不是数组，而上面的例子是[]。 3.生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法，工作原理就是通过重复调用next()方法，直到捕获一个异常。
1、Python是一种跨平台、开源、免费的高级动态编程语言。（对） 2、Python 3.x完全兼容Python 2.x。（错） 3、Python 3.x和Python 2.x唯一的区别就是：print在Python 2.x中是输出语句，而在Python 3.x中是输出函数。（错） 4、在Windows平台上编写的Python程序无法在Unix平台运行。（错） 5、不可以在同一台计算机上安装多个Python版本。（错） 6、已知 x = 3，那么赋值语句 x = 'abcedfg' 是无法正常执行的。（错）
为了精通 yield ,你必须要理解：当你调用这个函数的时候，函数内部的代码并不立马执行 ，这个函数只是返回一个生成器对象，这有点蹊跷不是吗。
Python 函数是返回特定任务的语句块。它将一些常见或重复完成的任务放在一起并创建一个函数，这样我们就可以执行函数调用以一遍又一遍地重用其中包含的代码，而不是为不同的输入一次又一次地编写相同的代码。
迭代器和生成器可能对于一些人来说知道是什么东东，但是并没有比较深入的了解，那么今天，就跟随我来了解一下这两者的概念，关系及优点，我将使用python中的迭代器和生成器作为演示，如果你不懂python没关系，明白了概念，剩下的就只是编程语言的差异了！这一点很关键，再啰嗦一句，不要为了编程而编程，也要明白一些概念性的东西，编程语言只是工具！
上面代码中a is b的结果是True但c is d的结果是False，这一点的确让人费解。CPython解释器出于性能优化的考虑，把频繁使用的整数对象用一个叫small_ints的对象池缓存起来造成的。small_ints缓存的整数值被设定为[-5, 256]这个区间，也就是说，在任何引用这些整数的地方，都不需要重新创建int对象，而是直接引用缓存池中的对象。如果整数不在该范围内，那么即便两个整数的值相同，它们也是不同的对象。
随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征，出现在数据准备和学习算法中，将输入数据映射到输出数据以作出预测。为了理解机器学习中的统计方法，你必须了解机器学习中随机性的来源，即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。
包含yield语句的函数可以用来创建生成器对象，这样的函数也称生成器函数。yield语句与return语句的作用相似，都是用来从函数中返回值。与return语句不同的是，return语句一旦执行会立刻结束函数的运行，而每次执行到yield语句并返回一个值之后会暂停后面代码的执行，下次通过生成器对象的__next__()方法、内置函数next()、for循环遍历生成器对象元素或其他方式显式“索要”数据时继续执行。生成器具有惰性求值的特点，适合大数据处理。下面的代码演示了如何使用生成器来生成斐波那契数列： >>
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函数是 “ 一系列命令的集合”，我们可以通过调用函数来自动执行某一系列命令。虽然经常性地出现于文章中的print()是被录入在Python的标准库中的函数，但是，程序员亦可创建自己的函数。 如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。同时，对于函数也需要设定参数，函数可以根据参数的值来执 行各种指令。在Python中，可以通过使用列表或者双精度浮点型变量来灵活指定参数。同时，也可以将函数运行的结果作为返回值返回。 函数可以多次调用。所以，如果设计出出色的函数，那么在编写复杂的程序时可以将行文简洁地记述出来。
如果想要定义函数，则需要以“def 函数名():”的格式为开头编写代码。在这之下的一个模块就是一个函数的范围。Python的模块就如前文中提到的，是根据缩进的等级来进行区分的。
generator 能够迭代的关键就是 next() 方法，通过重复调用 next() 方法，直到捕获一个异常
Python上手很容易, 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会Python最基本的内容.
如果你已经通过了招聘人员的电话面试，那么下面正是该展现你代码能力的时候了。无论是练习，作业，还是现场白板面试，这都是你证明自己的代码技巧的时刻。
在Python编程语言中，迭代器和生成器是非常重要的概念。它们都提供了一种有效的方式来处理序列化的数据，但它们之间有一些区别。本文将详细介绍Python中迭代器和生成器的区别，并解释生成器的原理。我们将通过代码示例和详细的解释来帮助读者理解这些概念。
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。也就是说在迭代的时候生成数据，边迭代边生成。
有多少人和我一样仍然在周末痛苦的加班工作中？哈哈哈，快来慢慢的读一下这篇文章，一起慢慢的摸鱼吧！
------ 生成器 ------------------------------------------------------------------
Python迭代器是Python编程语言中非常常用的一种工具。它是访问容器（例如列表、元组等）中的元素的一种方式，可以逐个访问容器中的元素，而不必将整个容器存储在内存中。
昨天的文章中（Python 拓展之迭代器）我们学了「迭代器」，今天我们就来学学另一个 -- 「生成器」。如果不出意外的话，「生成器」这个部分是我们在“类”里面的最后一个知识点，坚持就是胜利。
有很多文章介绍了Python中各种很酷的功能（如变量拆包、偏函数、枚举可迭代对象等）。但说到Python时，还有很多东西可以谈论。今天打算分享我所知道和使用的一些特性，这些我在其他地方很少见人提到过。
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英文原文：https://martinheinz.dev/blog/1 译者：测试
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。 为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。
不管是在学习还是工作过程中，人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活，但也一样存在一些不小的坑，一不小心，初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文为大家分享了10大常见错误，需要的朋友
本文由马哥教育Python自动化实战班4期学员推荐，转载自简书，作者为EarlGrey，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 不管是在学习还是工作过程中，人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活，但也一样存在一些不小的坑，一不小心，初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文是Toptal网站的程序员梳理的10大常见错误，非常有参考意义。大家在开发过程中需要格外注意。 常见错误1：错误地将表达式作为函数的默认参数 ---- 在Python中，我们可以为函数的
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 生成器 还记得在迭代器里我们说为什么将列表转为迭代器么？ 小明：因为列表太大的话占用内存太大，做成迭代器可以节省空间，用的时候再拿出部分 是的，今天要讲的生成器是不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态。 在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。 见过这种东西吧： 📷 你可以认为每一杯饮料就是一个生成的对象，我不会一次倒出所有的饮料 而是
Python标准库os模块的walk函数提供了遍历一个文件夹的功能，它返回一个生成器。
要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )
每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。例如：循环获取容器中的元素。
Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过 next() 方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合 next() 函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即 生成器(generator)。
但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield
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