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关于生成器的那些事儿

我猜大家对于生成器肯定并不陌生,但是为了能让我愉快的继续装逼,我们还是用点篇幅讲一下什么是生成器吧。比如在 Python 里,我们想生成一个范围 (1,100000) 的一个 list,于是我们无脑写了如下的代码出来 注1:这里有同学提出了为什么我们不直接返回 range(start,stop) ,Nice question,这里涉及到一个基础问题, range 的机制究竟是怎样的。这就要分版本而论了,在 Python 2.x 的版本中, range(start,stop)其实本质上是预先生成一个 list ,而 list 对象是一个 Iterator ,因此可以被 for 语句所使用。 然后在 Python 2.x 中还有一个语句叫做 xrange ,其生成的是一个 Generator 对象。 在 Python 3 中事情发生了一点

有效的python属性管理:描述符的使用

前言 最近使用描述符对自己的催化动力学模拟程序进行了改进,在Python描述符的帮助下实现了更加灵活而且强大有效的属性管理,使得程序各个组件的数据封装更加完善管理也更加有条理。 本文就以自己程序中运用描述符来进行有效的python属性管理为例子,介绍python中描述符的概念以及如何更好的使用描述符这个强有力的工具帮助我们有效管理python程序中的数据访问控制。 正文 在其他语言中我们经常会在类中实现getter和setter等工具方法,这样有助于定义类的接口,也使得开发者能够方便的封装功能,例如验证用法或者进行取值范围的检测。但是在Python中我们一般都是直接从public属性写起,但是当我们对属性有特殊需求,例如进行类型验证(Python是动态类型),数值范围检测,返回深复制(而不是引用)的时候,我们一般会考虑使用: 内建的@pro

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