生成器有两种实现方式： (1).生成器函数 生成器函数：常规函数定义中使用return返回结果，在生成器函数中使用yield关键字代替return，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...生成器表达式：和列表生成式相似，不过将“[]”改为“()”,但是生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表。...pickle模块支持讲一个Python对象转化为字节流，同时还能对相应的字节流逆操作得到原来的对象 pickle模块的常用函数： pickle.dump(obj.file [,protocol])对象序列化操作函数...pickle.load(file)将file中的对象序列化读取 pickle.dumps(obj,[,protocol]) 将对象转化为string字符串类型 pickle.loads(string)...从string中读取并反序列化还原之前的obj对象。
生成器：generator，列表元素按某种算法推算而出，一边循环一边计算的机制，称为生成器，只有在调用时才产生相应数据； 直接作用域for循环的对象称为可迭代对象，Iterable，使用isinstance...()判断一个对象是否为Iterable对象，可用于for循环的数据类型有 以下两类： 集合数据类型：list、tuple、dict、set、str等 generator，包括生成器和带yield...的可迭代对象； 迭代器： 可以别next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器，他们表示一个惰性计算的序列，Iterator； 生成对象都是迭代器对象，list、dict、str虽然是可迭代对象...，但却不是迭代器，使用iter()函数可将他们从迭代对象转换为迭代器； json 和 pickle 数据序列化 # json序列化与反序列化 import json info = { 'name...(pickle.dumps(info)) #与下一句作用相同 pickle.dump(info, f) # 反序列化 f = open('test.txt', 'rb') data = pickle.loads
迭代器与生成器 生成器：generator，列表元素按某种算法推算而出，一边循环一边计算的机制，称为生成器，只有在调用时才产生相应数据； 直接作用域for循环的对象称为可迭代对象，Iterable，...使用isinstance()判断一个对象是否为Iterable对象，可用于for循环的数据类型有 以下两类： 集合数据类型：list、tuple、dict、set、str等 generator，包括生成器和带...yield的可迭代对象； 迭代器： 可以别next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器，他们表示一个惰性计算的序列，Iterator； 生成对象都是迭代器对象，list、dict、str虽然是可迭代对象...，但却不是迭代器，使用iter()函数可将他们从迭代对象转换为迭代器； json和pickle数据序列化 # json序列化与反序列化 import json info = { 'name...(pickle.dumps(info)) #与下一句作用相同 pickle.dump(info, f) # 反序列化 f = open('test.txt', 'rb') data = pickle.loads
28、pickle pickle的实质就是利用一些算法将你的数据对象存储成二进制文件，存储在磁盘上，当然也可以放在数据库或者通过网络传输到另一台计算机上。...classinfo 可以是类对象组成的元祖，只要 class 与其中任何一个候选类的子类，则返回 True。 在其他情况下，会抛出一个 TypeError 异常。...如果第一个参数不是对象，则永远返回False。 classinfo 可以是类对象组成的元祖，只要class与其中任何一个候选类的子类，则返回 True。...如果第二个参数不是类或者由类对象组成的元祖，会抛出一个 TypeError 异常。...__dict__: raise TypeError('常量无法改变！')
file-like对象，但是这个file-like对象并不是固定的，这个对象的类型会随着打开mode的变化而变化。...self)：删除目录，并且目录必须为空，否则会报错 使用示例如下 In [4]: cwd.is_dir() Out[4]: True In [5]: cwd.iterdir() # iterdir函数返回的是一个生成器...序列化： 对象转化为数据 反序列化： 数据转化为对象 Python私有协议pickle pickle 是Python私有的序列化协议 pickle源代码见：lib/python3.5/pickle.py...主要函数 dumps 对象导出为数据，即序列化 loads 数据载入为对象，即反序列化，反序列化一个对象时，必须存在此对象的类 In [1]: import pickle In [2]: class...(b) In [9]: a.print() # 原始对象的print函数 aaaa In [10]: aa.print() # 反序列化对象的print函数 aaaa 通用的json协议 JSON格式支持的数据类型如下
它使用内置类型组成的数据结构，其实任何类的实例都可以被序列化，如后面的例子所示。...: last (tsal) 之后尝试将刚才的序列化的结果对象装载进来是失败的。...last (tsal) 无法序列化的对象 不是所有对象都可以被序列化的。...__getstate__() 方法须返回一个包含该对象内部状态的对象。一种便捷的方式是使用字典，字典的值可以是任意可序列化对象。...(reloaded) 经过序列化和反序列化，这些新的有向图节点对象并不是一开始创建的那些对象，但对象之间的关系保持不变，这可以通过检查对象 id() 返回的值验证。
第16条 可以用生成器来改写返回列表的函数 当调用生成器的next函数时，会执行到下一个yield表达式，并将返回yield的值 这样会节省内存，输入量。...第17条 生成器作为参数的时候要注意 生成器是有状态的，只能迭代1次。造成枯竭。 可以写个容器类，实现__iter__()方法（里面要yield返回每次迭代的东西）。...为了更便于继承等，不要使用private类型，有隐私要求的可使用protected类型（代码规范，不是强制），一个下划线。并在文档中详细说明。...模块对数据进行序列化，将其变成二进制形式； 3.通过本地套接字，将序列化后的数据从主进程，发送到子解释器所在进程； 4.在子进程中，用pickle对二进制数据进行反序列化操作，将其还原为python对象...9.主进程将字节反序列化为python对象； 10.最后将每条子进程中的计算结果合并到一份列表。
Chap1 数据结构与算法 从任意长度的可迭代对象中分解元素 *表达式可以用来将一个含有N个元素的数据结构类型分解成所需的几部分。...Python对象 我们需要将Python对象序列化为字节流，这样就可以将其保存到文件中、存储到数据库中或者通过网络连接进行传输。...序列化数据最常见的做法就是使用pickle模块。 import pickle data = ......#some python object f = open('somefile', 'wb') pickle.dump(data,f) 要将对象转存为字符串，可以使用 import pickle data...#some python object f = open('somefile', 'wb') pickle.dumps(data,f) 如果要从字节流中重新创建出对象，可以使用pickle.load(
调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。...在 Python 中 pickle 模块实现对数据的序列化和反序列化。...pickle 支持任何数据类型，包括内置数据类型、函数、类、对象等。...data = [1, 2, 3] # 序列化数据并以字节对象返回 dumps_obj = pickle.dumps(data) print('pickle.dumps():', dumps_obj)...# 从字节对象中反序列化数据 loads_data = pickle.loads(dumps_obj) print('pickle.loads():', loads_data) filename = '
我们可以用next(g)取得生成器g的下一个返回值。...3.对于静态语言，如果要求传入一个class类型的对象，那么传入的对象必须是class类型或者其子类，否则将无法调用class中的方法，而Python这样的动态语言有‘鸭子类型’一说，即不一定要传入class...序列化之后，就可以把序列化后的内容存储到磁盘上或者通过网络进行传输。pickle.dumps()将对象序列化成一个bytes,而pickle.loads()可以根据bytes反序列化出对象。...2.pickle虽好，但是它专为Python而生，所以要在不同语言间传递对象，最好还是xml或者json，而json表示格式是一个字符串，更易读取，且比xml快，所以更加适宜于对象序列化。...3.但是在默认情况下，有些对象是无法序列化的，所以我们有时还需要定制转换方法，告诉json该如何将某类对象转换成可序列为json格式的{}对象。如下即是一个转换方法： ?
json 和 pickle 模块 json模块中的序列化和反序列化的方法 方法 参数 描述 使用 返回值 dumps() obj 对象序列化 json.dumps([1,2]) 字符串 loads()...str 反序列化 json.loads('[1,2]') 原始数据类型 pickle模块中的序列化和反序列化的方法 方法 参数 描述 使用 返回值 dumps() obj 对象序列化 json.dumps...([1,2]) byte loads() byte 反序列化 json.loads('[1,2]') 原始数据类型 json 模块和 pickle 模块的序列化和反序列化的函数是一致的，不同的是序列化的返回值和反序列化的参数...as e: print(e) finally: print('序列化完毕') class、function 都无法序列化 import pickle e = {'name': '...(_e))) pickle 模块序列化返回的是 byte 类型的数据 二、hashlib 和 base64 加密模块 Python中常用的加密模块主要有 hashlib 和 base64 两个模块
TypeError URIError 请记住，所有这些错误类型都是实际构造函数，旨在返回一个新的错误对象。...在代码中主要用 Error 和 TypeError 这两种最常见的类型来创建自己的错误对象。...() { yield 33; yield 99; } 生成器函数的返回值是迭代器对象。...除了 next() 外，从生成器返回的迭代器对象还有 throw() 方法。...从异步生成器函数返回的迭代器对象也有一个 throw() 方法，非常类似于它的同步对象。
可能失败的第一件事是 fetch() 请求本身。如果网络连接断开（或由于某种原因无法进行 HTTP 请求），那么 Promise p1 将被拒绝，并带有一个 NetworkError 对象。...在这种情况下，引发 TypeError 的 c1 中的代码导致 p2 被拒绝，并带有该 TypeError 对象。由于我们没有为 p2 指定错误处理程序，p3 也将被拒绝。...（Object.defineProperty()成功时返回o，失败时抛出 TypeError。）...成功时返回true，失败时返回false（如果属性是只读的，则可能失败）。如果o不是对象，则抛出 TypeError。...如果o不是对象或p既不是对象也不是null，则抛出 TypeError。Object.setPrototypeOf()类似，但成功时返回o，失败时抛出 TypeError。
一处可能无法向后兼容的变更涉及处理生成器中的异常。 面向解释器的“开发模式”。 具有纳秒分辨率的时间对象。 环境中默认使用UTF-8编码的UTF-8模式。 触发调试器的一个新的内置函数。...在旧版本的Python中，进程间共享数据只能通过写入文件、通过网络套接字发送，或采用Python的pickle模块进行序列化等方式。...6.新版本的pickle协议 Python的pickle模块提供了一种序列化和反序列化Python数据结构或实例的方法，可以将字典原样保存下来供以后读取。...不同版本的Python支持的pickle协议不同，而3.8版本的支持范围更广、更强大、更有效的序列化。...新的pickle避免了许多在pickle这些对象时的内存复制操作。 NumPy、Apache Arrow等外部库在各自的Python绑定中支持新的pickle协议。
补充next函数： 作用：主要是用来返回下一次迭代器的返回值。...举例： #使用变量来表示一个实际的生成器对象 scq=shengChengqi() print(next(scq)) print(next(scq)) ---- 本节知识视频教程 二、异常概述 提问：什么是异常...四、重要的内建类异常 Exception所有异常的基类 AttributeError属性引用或属性失败时抛出的异常 OSError当操作系统无法执行任务时抛出的异常 IndexError在使用序列中不存在的索引时抛出的异常...KeyError在使用映射中不存在的键值时抛出的异常 NameError找不到名字（变量）时抛出的异常 SyntaxError在代码为错误形式时触发 TypeError在内建操作或函数应用于错误类型的对象时抛出的异常...ValueError在内建操作或者函数应用于正确类型的对象，但该对象使用了不适合的值时抛出的异常 ZeroDivisionError在除法或者取模操作的第2个参数值为0时抛出的异常 五、总结强调 1
s 获取传入对象的__str__方法的返回值，并将其格式化到指定位置 r 获取传入对象的__repr__方法的返回值，并将其格式化到指定位置 c 整数：将数字转换成其unicode对应的值...1：#生成器例子li = [11,22,33,44]result = filter(lambda x: x>22,li)print(result) #具有生成指定条件数据的能力的一个对象（当循环的时候生成...pickle #python序列化之pickle#序列化:将python数据类型转换成字符串import pickleli = [11,22,33,44]r1 = pickle...._dumps(li) #序列化print (r1)print (type(r1))r2 = pickle.loads(r1) #反序列化print (r2)print (type(...的区别 json： 1.适合跨语言使用 2.只能对python基本数据类型做操作 pickle： 1.仅适用于python 2.可以对python所有数据类型做操作 十二
-- return age,name 返回多个值，其实是返回一个tuple元组 -- x,y=functionName() 接受多个值 -- 对参数类型做检查 -- raise TypeError('...Animal类型或者它的子类，沟泽，将无法调用run()方法。...，又可以返回一个对象的新类型。...序列化之后，就可以把序列化后的内容写入到磁盘或者通过网络传输到别的机器上 -- 序列化到二进制文本中 import pickle d=dict(name='henry',age=18,job='work...rb') r=pickle.load(f) f.close() r {'name': 'henry', 'age': 18, 'job': 'work'} -- json将python对象序列化为字符串
; 创建后，错误对象将显示三个属性： message：包含错误消息的字符串 name：错误的类型 stack：函数执行的堆栈跟踪 例如，如果我们创建一个新的 TypeError 对象，带有适当的消息，该...SyntaxError TypeError URIError 请记住，所有这些错误类型都是 实际的构造函数，旨在返回一个新的错误对象。...在代码中，你将主要使用 Error 和 TypeError 这两种最常见的类型来创建自己的错误对象。...除了 next() 之外，从生成器返回的迭代器对象还具有 throw() 方法。...从异步生成器函数返回的迭代器对象也有一个 throw() 方法，非常像它的同步形式。
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