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在线代码生成器Python，python生成器到底有什么优点

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1，python生成器到底有什么优点在Python这门语言中，生成器毫无疑问是最有用的特性之一 。与此同时 ， 也是使用的最不广泛的Python特性之一 。究其原因，主要是因为，在其他主流语言里面没有生成器的概念 。正是由于生成器是一个“新”的东西，所以，它一方面没有引起广大工程师的重视 ， 另一方…【在线代码生成器Python，python生成器到底有什么优点】
2，有什么增删改查代码生成器可以推荐你好，推荐你尝试 listcode.cn 增删改查代码生成器，在线的，只要有db脚本就可以生成 。对外键关系支持的很好 。提供java，python，php，nodejs等常见语言和框架的 CRUD代码生成服务（即 常见的增删改查），后台代码、前端界面、js等，一站解决 。相比于传统的增删改查代码生成器，ListCode 做了很多完善， 不论从功能的丰富程度，还是支持的语言、技术框架种类上都有了很大进步，可以很大的提高开发效率 ， 减少人工介入修改的工作量 。功能特点：前后端代码、js、UI一站生成翻页，多条件联合查询外键关联编辑、展示输入验证，错误提示常见类型个性化编辑、展示完整REST API接口具体支持的语言和技术框架：java，springmvc jpa mybatisphp：laravel，thinkPhp5python：flask，tonardojs：vue，nodejs体验demo入口望采纳
3，在python中有生成器的概念请教一个问题1. 迭代器协议由于生成器自动实现了迭代器协议，而迭代器协议对很多人来说，也是一个较为抽象的概念 。所以，为了更好的理解生成器，我们需要简单的回顾一下迭代器协议的概念 。迭代器协议是指：对象需要提供next方法，它要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代 可迭代对象就是：实现了迭代器协议的对象 协议是一种约定 ， 可迭代对象实现迭代器协议，Python的内置工具(如for循环，sum，min，max函数等)使用迭代器协议访问对象 。举个例子：在所有语言中，我们都可以使用for循环来遍历数组 ， Python的list底层实现是一个数组，所以，我们可以使用for循环来遍历list 。如下所示：>>> for n in [1, 2, 3, 4]:...print n但是，对Python稍微熟悉一点的朋友应该知道 ， Python的for循环不但可以用来遍历list，还可以用来遍历文件对象，如下所示：>>> with open(/etc/passwd) as f: # 文件对象提供迭代器协议...for line in f: # for循环使用迭代器协议访问文件
4，如何编写Python文档生成器一、启动“自动编写摘要”功能 Word 97/2000/XP/2003均支持此项功能，用Word打开需要编辑的论文后 ， 在“工具”菜单选择“自动编写摘要”即可弹出对话框 。如果安装的不是Word的完整版，系统会提示放入Office的安装盘进行此功能项的安装 。二、功能设置简介 Word本身提供了四种不同类型的摘要可供选择 。下面分别说明： 1．突出显示要点：选择该项的话 ， Word将对论文进行分析摘录，将其中的中心句和关键词语用反白形式在原文档中突出显示 。特点：简明扼要，突出重点 。2．在文档顶端插入摘要或摘录文字：由Word自动摘录论文要点，并将摘要自动放置于论文之前 ， 正文部分保持不变 。特点：大部分论文都采用了这种格式，当然也要选择此项了 。3．新建一篇文档并将摘要置于其中：用摘录的关键词句自动生成一篇新文档 。特点：原文档无任何形式的改变 。4．在不退出原文档的情况下隐藏除摘要以外的其它内容：将Word搜索到的关键语句和重点词语单独留下，自动隐藏文档中其它内容 。特点：更适合阅读长篇文档，文章的主要观点一目了然 。三、细节设置 在论文摘要类型完成之后，就需要对论文摘要的细节进行调整了 。在“摘要长度”的选项中可以设置论文摘要的长短；单击下拉箭头有三种选择：按句数、字数和所占的比例 。小贴士：如果论文的每一个点比较集中，摘要文字在文中各段中分布较均匀，百分比可以取小些，如5%左右 。如果比较分散 ， 值可以取大些，如15% 。四、摘要的修改 如果你选择的是第一种摘要 ， 经过上述设置，你感觉摘要还不直观，还可以在弹出的“自动编写摘要”的悬浮框上，直接调节左/右小箭头来逐渐减小/增大摘要的比例大?。欢彝蹦慊箍梢酝üセ髯钭蟊叩耐急暝凇巴怀鱿允尽焙汀爸幌允菊钡男Ч谢恢薪胁榭矗馐遣皇呛苤惫郯 。∩柚猛瓿珊?nbsp;， 单击“确定”退出即可 。额5，python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） 。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 。

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