python字典生成器

Ⅰ python中生成器表达式的理解

9.11. 生成器表达式
有时简单的生成器可以用简洁的方式调用，就像不带中括号的链表推导式。这些表达式是为函数调用生成器而设计的。生成器表达式比完整的生成器定义更简洁，但是没有那么多变，而且通常比等价的链表推导式更容易记。
例如:
>>> sum(i*i for i in range(10)) # sum of squares
285
>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec)) # dot proct
260
>>> from math import pi, sin
>>> sine_table = {x: sin(x*pi/180) for x in range(0, 91)}
>>> unique_words = set(word for line in page for word in line.split())
>>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graates)
>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
['f', 'l', 'o', 'g']
Footnotes
[1] 有一个例外。模块对象有一个隐秘的只读对象，名为 __dict__ ，它返回用于实现模块命名空间的字典，命名 __dict__ 是一个属性而非全局命名。显然，使用它违反了命名空间实现的抽象原则，应该被严格限制于调试中。

Ⅱ Python生成密码字典，配合解密使用

这篇文章主要介绍了python如何生成密码字典，密码字典主要是配合解密使用，下面利用python实现生成密码字典，需要的小伙伴可以参考一下

所谓密码字典，主要是配合解密使用，一般情况用来暴力破解密码，是由指定字符排列组合组成的文本文件。如果知道密码设置的规律指定性生成密码，会对破解密码有决定性的帮助！！

代码如下（示例）：

代码如下（示例）：

Ⅲ python极简教程06：生成式和装饰器

测试奇谭，BUG不见。

这一场，主讲python的 生成式和装饰器。

目的：掌握四种生成式（列表、生成器、集合、字典），装饰器的原理和使用。

能够用一行代码，快速高效的生成数据。（这就不需要再通俗的讲解了吧）

举个例子：提取1-100之间的奇数

使用()，而不是 []

举个例子：列表元素去重

举个例子：字典kv反转

顾名思义：增强函数或类的功能的一个函数。

装饰器的作用：增强函数的功能，确切的说，可以装饰函数，也可以装饰类。

初学的你，还是太难理解？

你开视频聊天，觉得自己的颜值不在线，于是乎，你使用美颜，增强装饰自己的颜值。

对于美颜这个功能来说，你可以用，我可以用，所有人都可以用，以此来增强装饰自己的颜值。

方法一：不用语法糖@符号

方法二：采用语法糖@符号

再举个例子：计算函数时间

Ⅳ python的迭代器和生成器的区别

Iamlaosong文
我们在用for ... in ...语句循环时，in后面跟随的对象要求是可迭代对象，即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（Iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象，而迭代器（Iterator）则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。迭代器一定是可迭代对象，反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等Iterable变成Iterator，例如：
bb=[x for x in range(10)]

cc=iter(bb)

cc.next()

循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程，每取一个值，做一次处理。list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器，然后循环取值。
生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。

Ⅳ python 生成器和迭代器的区别

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
yield可以使一个普通函数变成一个生成器，并且相应的next()方法返回是yield后的值。一种更直观的解释是：程序执行到yield时会返回结果并暂停，再次调用next时会从上次暂停的地方继续开始执行。
显然，生成器自身有构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回 的值，一个生成器中可以有多个yield的值

Ⅵ Python中生成器和迭代器的区别

先说迭代器，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，通知for语句循环结束。
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）。