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迭代器和生成器都是按需取值
1、“按需取值”（惰性计算）正是它们俩最核心的共同特征。 无论数据量有多大（哪怕是一个包含 100 亿个元素的列表），迭代器和生成器都绝对不会在内存中一次性把数据全部准备好，而是你向它要一个，它才现算
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yield双向通信，一个“产出器”，又是一个“接收器”
1. 视角一：作为“产出器”（对外返回值） 这是最基础的用法。yield 会把后面的值返回给外部调用者（比如 next() 或 for 循环），然后暂停函数执行。 外部看到的返回值：yield 后面的
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“三角不等式”（Triangle Inequality）不是特指某一个版本
实数版的三角不等式里，根本没有真正的“三角形”。它完全是在一条直线上发生的。 那为什么数学家非要给它起名叫“三角”不等式呢？其实原因有两个： 1. 它是向量版（真·三角形）的“退化版” 你可以想象一个
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整式和分式统称为有理式
● 3x^2 + 2x - 1 （整式） ● x+1/（分式） ● 5/3 （常数也是整式的一种） 只要一个代数式不包含开方运算（根号下没有字母），它要么是整式，要么是分式。 在代数中，整式和分式是两
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[line.rstrip() for line in open('a.txt')] 列表解析时去掉每行的\n
>>> lines = [line.rstrip() for line in open('a.txt')] >>> lines ['first line', 'second line', 'third
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这句话是不是有问题，内存放不下的大数据集，这个大数据集是不是也要存在内存
当要扫描内存中放不下的大数据集时，需要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项，而不是一次性收集全部数据。这句话是不是有问题，内存放不下的大数据集，这个大数据集是不是也要存在内存
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python迭代工具有哪些
1. 底层核心工具（真正干活的） 这是最纯粹的“迭代工具”，它们负责不断地调用 __next__() 去消费数据： for 循环：最强大的迭代工具，它会自动处理 StopIteration 异常，帮你
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iterable和iterator
iterable是可迭代对象，能被迭代的，有__iter__方法 iterator是迭代器，有__iter__同时该方法返回self自身，有__next__方法 看看help(zip),zip返回的元
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迭代器（Iterator），生成器（Generator）
它不关心元素是从哪来的——可以是列表、文件、网络流，也可以是实时计算出来的。生成器（Generator）：是一种特殊的迭代器，用函数 + yield 或生成器表达式来创建 它们都是生产者，而真正去“消
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---------------------生成器例子解析-------------------
def time4(chars): # 1. 这是一个【生成器函数】 for x in chars: # 2. 这是一个【普通循环】，遍历字符串 yield x * 4 # 3. 【核心】yield
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log以2为底，3的对数乘以log以2为底，4的对数等于log以2为底，12的对数吗？就是底数一样的两数乘积，可以得到底数不变，真数相乘吗
log以2为底，3的对数乘以log以2为底，4的对数等于log以2为底，12的对数吗？就是底数一样的两数乘积，可以得到底数不变，真数相乘吗
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venv是内置的吗，每次新建项目会自动创建venv，需要人为python -m venv project吗，还有venv里面pip install 系统包会覆盖操作系统里面的包吗
venv是内置的吗，每次新建项目会自动创建venv，需要人为python -m venv project吗，还有venv里面pip install 系统包会覆盖操作系统里面的包吗，第三方我知道会装在v
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万物皆继承自 object，而 object 提供了 __getattribute__ 作为 . 运算符的默认实现
```python class Person: pass p = Person() print('__getattribute__' in p.__dict__) # False print('__g
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__getattribute__ 是“执行机制”（方法/引擎）：它是一套“如何查找属性”的算法规则
因为 Person 类没有自己写这套规则，所以它继承了老祖宗 object 提供的默认规则 class Person: skin = "yellow" def init(self,name,age):
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python作用域......
x = 11 def f(): print("func f") def g(): x = 12 print("g的x") class supercls(): print(111) y = 3 def
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为什么打印汪汪................
class A: sound = '......' def speak(self): print(self.sound) class Dog(A): sound = '汪汪' dog = Dog()
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类和对象都是容器，都将属性存在__dict__中来供外界访问
```python class supcls(): x = 3 y = 4 def m(self): x = 33 self.x = 333 self.y = 444 self.z = 555 def
