2020-06-10 09:20发布
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅“记住”了它的数据状态，生成器还记住了程序执行的位置。
（2）迭代器
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素，当执行next()操作时，返回其中一个元素。当所有元素都被返回后，再执行next()报异常—StopIteration生成器一定是可迭代的，也一定是迭代器对象
（3）区别：①生成器是生成元素的，迭代器是访问集合元素的一中方式②迭代输出生成器的内容③迭代器是一种支持next()操作的对象④迭代器（iterator）：其中iterator对象表示的是一个数据流，可以把它看做一个有序序列，但我们不能提前知道序列的长度，只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。
一句话来解释：迭代器是用来访问的有next操作，生成器，肯定是用来生成的啊。加油。
迭代器和生成器的区别 如果说迭代器是以类为基础的单位产生器，那么生成器(generator)就是以函数为基础的单位产生器。也就是说，迭代器和生成器都是一个值一个值得生产，每迭代一次，只能得到一个值， 所不同的是，迭代器需要在类中定义__iter__和__next__方法，在使用时需要创建迭代器的实例。而生成器是通过一个函数展现的，可以直接调用， 所以从某种意义上来说，生成器在使用上更简洁。
迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身，对于 string、list、dict、tuple 等这类容器对象，使用 for 循环遍历是很方便的。在后台 for 语句对容器对象调用 iter()函数，iter()是 python 的内置函数。iter()会返回一个定义了 next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是 python 的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个 StopIteration 异常。
生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，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）
生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了 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。
1、迭代器（iterator）是一个实现了迭代器协议的对象，python的一些内置数据类型（列表，数组，字符串，字典等）都可以通过for语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，实现了迭代器协议，可以通过for，next方法进行迭代，在迭代的末尾，会引发stopIteration异常。
2、生成器（generator）是通过yield语句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身
迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。实际上，在使用next()函数的时候，调用的就是迭代器对象的_next_方法（Python3中是对象的_next_方法，Python2中是对象的next()方法）。所以，我们要想构造一个迭代器，就要实现它的_next_方法。但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现_iter_方法，而_iter_方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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迭代器与生成器的区别：
（1）生成器：
生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。
对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。
而且记录了程序执行的上下文。
生成器不仅“记住”了它的数据状态，生成器还记住了程序执行的位置。
（2）迭代器
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含了一组元素，当执行next()操作时，返回其中一个元素。
当所有元素都被返回后，再执行next()报异常—StopIteration
生成器一定是可迭代的，也一定是迭代器对象
（3）区别：
①生成器是生成元素的，迭代器是访问集合元素的一中方式
②迭代输出生成器的内容
③迭代器是一种支持next()操作的对象
④迭代器（iterator）：其中iterator对象表示的是一个数据流，可以把它看做一个有序序列，但我们不能提前知道序列的长度，只有通过nex()函数实现需要计算的下一个数据。可以看做生成器的一个子集。
一句话来解释：迭代器是用来访问的有next操作，生成器，肯定是用来生成的啊。加油。
迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身，对于 string、list、
dict、tuple 等这类容器对象，使用 for 循环遍历是很方便的。在后台 for 语句对容器对象调用 iter()函数，iter()
是 python 的内置函数。iter()会返回一个定义了 next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()
也是 python 的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个 StopIteration 异常。
生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，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）
生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了 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。
1、迭代器（iterator）是一个实现了迭代器协议的对象，python的一些内置数据类型（列表，数组，字符串，字典等）都可以通过for语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，实现了迭代器协议，可以通过for，next方法进行迭代，在迭代的末尾，会引发stopIteration异常。
2、生成器（generator）是通过yield语句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身
迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。实际上，在使用next()函数的时候，调用的就是迭代器对象的_next_方法（Python3中是对象的_next_方法，Python2中是对象的next()方法）。所以，我们要想构造一个迭代器，就要实现它的_next_方法。但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现_iter_方法，而_iter_方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。
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python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
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挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
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相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
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单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
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