在Python编程中，当你遇到TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息时，这通常是因为你要传递给一个函数的参数类型不正确。
这段代码是照着书上敲的，书上运行结果显示STring 消耗时间：500多，StringBuilder消耗时间：1。
在 Python 编程中，生成器和迭代器是非常重要的概念。它们不仅可以提供高效的数据处理方式，还能够节省内存和简化代码逻辑。本文将深入探讨生成器和迭代器的工作原理、用法和注意事项，并通过实例演示其在实际开发中的应用。
生成器的学习并不涉及魔法方法，甚至它巧妙地避开了类和对象，仅通过普通地函数就可以实现了。
迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性：
在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用iter()从任何序列对象中得到迭代器（如list, tuple, dictionary, set等）。另一种形式的输入迭代器是generator（生成器）。
什么是生成器？这个概念比较模糊，各种文献都有不同的理解，但是核心基本相同。生成器的本质就是迭代器，在python社区中，大多数时候都把迭代器和生成器是做同一个概念。不是相同么？为什么还要创建生成器？生成器和迭代器也有不同，唯一的不同就是：迭代器都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的，（比如文件句柄，iter([1,2,3])。生成器是需要我们自己用python代码构建的工具。最大的区别也就如此了。
然后 ， 如果生成一个带根节点名称的 json 字符串 ，需要使用 jsonBuilder.根节点名称 = {闭包} 格式的代码 , 生成 json 字符串 ;
随着数字化时代的到来，人们在各个方面需要使用密码来保护个人隐私和敏感信息的安全。为了确保密码的安全性，密码应该是足够强大和难以猜测的，这就需要密码生成器来帮助用户生成高强度的随机密码。
好的各位小伙伴，上次分享的【springAOP—实现通知系统的全过程】大家学会了吗？ 如果学会了那么我们今天就继续分享！ 好了又到了共享知识的时刻了 准备好了吗？ 今天的共享的顾问【参谋】嘻嘻 顾问【参谋】(Advisor) 顾问【参谋】是将通知进行了包装,根据通知的不同类型,在不同的时刻点,将切面织入到指定的方针对象的某些连接点(办法)。 这是我们上一次的配置文件，今天我们继续在上面进行演示。 PointCutAdvisor 是顾问【参谋】的一种,它是一个接口,有两个完成类。 NameMatchMet
字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
在 Vue3 源码解析系列的第一篇文章中，笔者带领大家一起走了一遍一个 Vue 对象实例化的流程，在一起看 @vue/compiler-core 编译模块的时候，首次出现了代码生成器 —— generate 模块。为了帮助大家回顾，我们再来看一遍 compile 编译过程中发生了什么。
今天看了下老杨的视频教程，写了一把三层代码生成器，理解了一下简单的代码生成器是如何实现的，其重点就在于数据库系统视图。
文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作，即使出现异常也会自动关闭文件操作。
生成器是next的,next的操作，按照序列顺序一次只能返回一个元素 迭代器是一次性读取了可迭代对象的所有元素到内存。
结果生成器（以前叫做函数生成器）是swift5.4中引入的一项新feature，它是SwiftUI中支持ViewBuilder的技术。随着Xcode12.5的发布（目前处于beta测试阶段），苹果正式向开发者开放了它，允许我们为各种用例创建自己的自定义结果生成器。
baz是模式,foo才是值，在解构的时候，内部会先寻找同名的属性，赋值给他，所以这里是foo接收到了ddd
做自动化测试的时候，比如创建个 url 列表，url 列表里面可能是存储了网站的页数：
好的各位小伙伴 又到了分享知识的时间 准备好了吗？ 今天的分享的顾问 顾问(Advisor) 顾问是将通知进行了包装,根据通知的不同类型,在不同的时间点,将切面织入到指定的目标对象的某些连接点(方法)。 这是我们上一次的配置文件，今天我们继续在上面进行演示。 PointCutAdvisor 是顾问的一种,它是一个接口,有两个实现类。 NameMatchMethodPointCutAdvisor名称匹配方法 切入点顾问。 利用名称匹配定义一个前置顾问！包含了指定通知和指定的方法！ 这样我们的这个前置顾
Python里字典（dict）是一种比较常用的数据结构，基本格式{key : values},key和values可以为任意类型，比如int,str等。
迭代器是Python语言中的一个重要特性，用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字典等）中的元素。Python中的很多内置对象都支持迭代器模式，可以通过iter()函数获取一个迭代器对象，并使用next()方法逐一访问其中的元素。
第一次看到Python代码中出现yield关键字时，一脸懵逼，完全理解不了这个。网上查下解释，函数中出现了yield关键字，则调用该函数时会返回一个生成器。那到底什么是生成器呢？我们经常看到类似下面的代码 def count(n): x = 0 while x < n: yield x x += 1 for i in count(5): print i 这段代码执行后打印序列0到4，所以我一开始以为这个生成器就是生成一个序列呀。那这跟迭代器有什么区别呢？我们来看下迭代器的例子： class C
在 Python 中，迭代器和生成器都是用来遍历数据集合的工具，可以按需逐个生成或返回数据，从而避免一次性加载整个数据集合所带来的性能问题和内存消耗问题。
众所周知，程序的性能好坏影响着用户体验。所以性能是留住用户很重要的一环。Python 语言虽然能做很多事情，但是有一个不足之处，那就是执行效率和性能不够理想。
今天我们将讨论能在很多教程中看到，但又常常搞的头晕转向的迭代器、生成器，以及让新手经常困惑的yield。
月初公众号上给大家送了10本书，有5本是用抽奖助手抽的，大家可以在抽奖助手上查看。
Datum在线模拟数据生成器网址：https://datum.codedefault.com/
2021年7月6日，Molecular Informatics杂志发表文章，介绍了一种利用生成对抗网络从头设计分子的方法。
yield这个关键字很早的时候就了解过，但一直都只了解其基本使用，即转变函数为生成器的使用，节省大型迭代时的内存空间，但其实yield在python的很多特性中都起着重要的作用
引用手册：一个生成器函数看起来像一个普通的函数，不同的是普通函数返回一个值，而一个生成器可以yield生成许多它所需要的值。当一个生成器被调用的时候，它返回一个可以被遍历的对象.当你遍历这个对象的时候(例如通过一个foreach循环)，PHP 将会在每次需要值的时候调用生成器函数，并在产生一个值之后保存生成器的状态，这样它就可以在需要产生下一个值的时候恢复调用状态。
该文章介绍了如何利用Python的yield关键字、生成器表达式、迭代器协议和自定义类实现一个简单的生成器。生成器是一种特殊的迭代器，它可以用来生成一系列值，并且可以在需要时动态生成值。生成器可以通过yield关键字来暂停和恢复其执行状态，这样可以避免重复生成值。生成器还可以通过生成器表达式来创建，它可以用来生成一个不可变的序列。
之前我们介绍了列表解析式，他的优点很多，比如运行速度快、编写简单，但是有一点我们不要忘了，他是一次性生成整个列表。如果整个列表非常大，这对内存也同样会造成很大压力，想要实现内存的节约，可以将列表解析式转换为生成器表达式。
他们提出了一种灵活组合模式识别和推理的方法，在无监督学习的情况下， 来解决AI自动编程遇到的问题。
生成器提供了一种更容易的方法来实现简单的对象迭代，相比较定义类实现 Iterator 接口的方式，性能开销和复杂性大大降低。
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中，有的名称会在前面和后面都加上两个下划线，这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__)，这种拼写表示名字有特殊含义，所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中，由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
* 使用圆括号()创建一个生成器推导 *,它创建了一个可迭代的对象 使用next()函数可以获得生成器推导的下一个返回值
Python是一门非常灵活的语言，很多语法是其他语言不具备的，特别是对于从C、Java等语言转向Python的人来说，很容易按照C、Java等语言的写法来写Python，对于初学者来说，如果对Python语言的理解不够透彻，就会写出很冗余的代码来。 这篇文章，主要介绍几个简单技巧，让你在写Python代码，更Pythonic。 变量交换 Pythonic写法 普通写法 循环遍历区间元素 在Python2中，有range和xrange2种写法，xrange是生成器写法，更节省内存。
发现之前的两次的设计模式介绍过于单调且没新意。这次进行一项新的尝试，使用ChatGPT来辅助我们对生成器模式进行系统的学习。
在微博里发布一条带网址的信息，微博会把里面的网址转化成一个更短的网址。只要访问这个短网址，就相当于访问原始的网址。
我们知道 Python 中有一些对象可以通过 for 来循环遍历，比如：列表、元组、字符等，以字符串为例，如下所示：
今天要分享的内容是Python的生成器、迭代器与yield语句。主要包括什么是生成器，如何定义一个生成器，如何调用生成器包含的元素。迭代器也是一样的，最后介绍yield语句，以及它和生成器有什么关系，这是本文的重点。 [* ! *] 理解本文需要一定的基础，需要了解Python列表的定义，基本操作，字典，元组，字符串的概念。Python中for循环的语法结构，以及需要知道 if __name__ =="__main__": 的作用是什么？ 1. 迭代 首先来看一下迭代的定义： 如果给定一个列表list或元组
从句法上看，协程与生成器类似，都是定义体中包含 yield 关键字的函数。可是，在协程中， yield 通常出现在表达式的右边（例如， datum = yield），可以产出值，也可以不产出 —— 如果 yield 关键字后面没有表达式，那么生成器产出 None。
二、迭代器：表示一连串数据流对象，重复调用__next__()方法，逐个返回数据流中的成员
时光虽然脚步轻轻，但它透过2018却悄然露出了狐狸尾巴，岁月的时钟显示2017已然余额不足。 怎么办呢？继续用Python来充值吧！ Python的击出语法里，有一个迭代和生成器的，着实折腾了了一阵，小腰刀确实有点钝了。 一、迭代 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式，是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next
1、迭代器协议是指：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个stopiteration异常，已终止迭代（只能往后走不能往前退）
协程是指一个过程，这个过程与调用方协作，产出由调用方提供的值。生成器的调用方可以使用 .send(...)方法发送数据，发送的数据会成为yield表达式的值。因此，生成器可以作为协程使用。
原文地址：http://davidwalsh.name/es6-generators ES6生成器全部文章： The Basics Of ES6 Generators Diving Deeper With ES6 Generators Going Async With ES6 Generators Getting Concurrent With ES6 Generators Generator function是ES6带来的新功能之一。这个名字看起来很怪异，然而它的功能在接触之初看起来更加怪异。这篇文章的目
这是一般的写法，将字符串中的每一个字符转换称ASCII码，然后存进一个tmp数组。
反向工程（Reverse Engineering）是指通过现有的软件或系统，分析和提取出其内部的设计、结构、功能等信息的过程。它在软件开发和维护过程中具有重要的意义，可以帮助开发人员理解和修改已有的代码，也可以用于生成代码、文档或模型等。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
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