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kenwoodjw 2019-03-05 23:42:13 +08:00
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@ -635,13 +635,18 @@ if __name__ == "__main__":
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import time import time
from functools import wraps
def timeit(func): def timeit(func):
def wrapper(): @wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.clock() start = time.clock()
func() ret = func(*args, **kwargs)
end = time.clock() end = time.clock()
print('used:',end-start) print('used:',end-start)
return wrapper return ret
return wrapper
@timeit @timeit
def foo(): def foo():
print('in foo()'foo()) print('in foo()'foo())
@ -657,6 +662,8 @@ if __name__ == "__main__":
迭代器是遵循迭代协议的对象。用户可以使用 iter() 以从任何序列得到迭代器(如 list, tuple, dictionary, set 等)。另一个方法则是创建一个另一种形式的迭代器 —— generator 。要获取下一个元素,则使用成员函数 next()Python 2或函数 next() function Python 3 。当没有元素时,则引发 StopIteration 此例外。若要实现自己的迭代器,则只要实现 next()Python 2`__next__`() Python 3 迭代器是遵循迭代协议的对象。用户可以使用 iter() 以从任何序列得到迭代器(如 list, tuple, dictionary, set 等)。另一个方法则是创建一个另一种形式的迭代器 —— generator 。要获取下一个元素,则使用成员函数 next()Python 2或函数 next() function Python 3 。当没有元素时,则引发 StopIteration 此例外。若要实现自己的迭代器,则只要实现 next()Python 2`__next__`() Python 3
生成器Generator只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时,生成器会返回它脱离的位置(它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值) 生成器Generator只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时,生成器会返回它脱离的位置(它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值)
区别: 生成器能做到迭代器能做的所有事而且因为自动创建iter()和next()方法生成器显得特别简洁而且生成器也是高效的使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法当发生器终结时还会自动抛出StopIteration异常。 区别: 生成器能做到迭代器能做的所有事而且因为自动创建iter()和next()方法生成器显得特别简洁而且生成器也是高效的使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法当发生器终结时还会自动抛出StopIteration异常。
官方介绍https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#iterators 官方介绍https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#iterators
## 4.9 X是什么类型? ## 4.9 X是什么类型?