yield的功能类似于return，但是不同之处在于它返回的是生成器。生成器生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数，每一个生成器都是一个迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一个函数包含yield关键字，这个函数就会变为一个生成器。生成器并不会一次返回所有结果，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。由于生成器也是一个迭代器，那么它就应该支持next方法来获取下一个值。基本操作#通过`yield`
系统 2019-09-27 17:52:18 2077
Python的元组和列表类似，不同之处在于元组中的元素不能修改(因此元组又称为只读列表)，且元组使用小括号而列表使用中括号，如下:tup1=('physics','chemistry',1997,2000)tup2=(1,2,3,4,5,6)特别注意:1、元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号来消除歧义tup1=（50，）2、元组中的元素值使不允许修改的，但可以对元组进行连接组合tup1=(12,34.56)tup2=('abc','xyz')tu
系统 2019-09-27 17:52:18 2077
python修改大数据文件时，如果全加载到内存中，可能会导致内存溢出。因此可借用如下方法，将分件分段读取修改。withopen('file.txt','r')asold_file:withopen('file.txt','r+')asnew_file:current_line=0#定位到需要删除的行whilecurrent_line<(3-1):#(del_line-1)old_file.readline()current_line+=1#当前光标在被删除
系统 2019-09-27 17:51:18 2077
python语言解释器是一个轻量级的小尺寸软件，可以在python语言主网站上下载网址如下https://www.python.org/downloads/我用的是sulimetext当然你也可以用其他的Sublime有很多优点比如SublimeText具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。SublimeText的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的PythonAPI，Goto功能，即
系统 2019-09-27 17:50:02 2077
本文实例讲述了Python基础学习之类与实例基本用法与注意事项。分享给大家供大家参考，具体如下：前言和其他编程语言相比，Python用非常少的新语法和语义将类加入到语言中。Python的类提供了面向对象编程的所有标准特性：类继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖它基类的任何方法，一个方法可以调用基类中相同名称的的方法。对象可以包含任意数量和类型的数据。和模块一样，类也拥有Python天然的动态特性：它们在运行时创建，可以在创建后修改。Python的类Pyth
系统 2019-09-27 17:49:35 2077
前言Python生成器(generator)并不是一个晦涩难懂的概念。相比于MetaClass和Closure等概念，其较为容易理解和掌握。但相对于程序结构：顺序、循环和分支而言其又不是特别的直观。无论学习任何的东西，概念都是非常重要的。正确树立并掌握一些基础的概念是灵活和合理运用的前提，本文将以一种通俗易懂的方式介绍一下generator和yield表达式。1.Iterator与Iterable首先明白两点：Iterator(迭代器)是可迭代对象;可迭代
系统 2019-09-27 17:48:41 2077
Python迭代器与生成器实例详解一、如何实现可迭代对象和迭代器对象1.由可迭代对象得到迭代器对象例如l就是可迭代对象，iter(l)是迭代器对象In[1]:l=[1,2,3,4]In[2]:l.__iter__Out[2]:In[3]:t=iter(l)In[4]:t.next()Out[4]:1In[5]:t.next()Out[5]:2In[6]:t.next()Out[6]:3In[7]:t.next()Out[7]:4In[8]:t.next()
系统 2019-09-27 17:48:18 2077
本文实例讲述了python自定义装饰器。分享给大家供大家参考，具体如下：先看一个例子defdeco(func):print("beforemyfunc()called.")func()print("aftermyfunc()called.")returnfunc@decodefmyfunc():print("myfunc()called.")#myfunc=deco(myfunc)#与上面的@deco等价myfunc()print("***********
系统 2019-09-27 17:47:58 2077
引言logging的基本用法网上很多，这里就不介绍了。在引入正文之前，先来看一个需求：假设需要将某功能封装成类库供他人使用，如何处理类库中的日志？数年前在一个C#开发的项目中，我用了这样的方法：定义一个logging基类，所有需要用到日志的类都继承这个基类，这个基类中定义一个LogHandler事件，该事件用于实现具体的记录日志动作，同时可以通过将类A的LogHandler委托挂到类B的LogHandler上，实现将两个类的日志信息添加到一起。自从看了py
系统 2019-09-27 17:47:37 2077
本文较为详细的罗列了Python常见的异常处理，供大家参考，具体如下：1.抛出异常和自定义异常Python用异常对象(exceptionobject)表示异常情况，遇到错误后，会引发异常。如果异常对象并未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯(Traceback,一种错误信息)终止执行。①.raise语句Python中的raise关键字用于引发一个异常，基本上和C#和Java中的throw关键字相同，如下所示：#--coding:utf-8--defThorw
系统 2019-09-27 17:46:48 2077
