函数（五）——生成器进阶及生成器表达式、列表推导式

一、生成器

1）什么是生成器：

#只要函数内部包含有yield关键字，那么函数名()的到的结果就是生成器，并且不会执行函数内部代码

def func():
    print('====>first')
    yield 1
    print('====>second')
    yield 2
    print('====>third')
    yield 3
    print('====>end')

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>

2）生成器就是迭代器：

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器，因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)

3）send的用法

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('=======',content)
    print(456)
    yield2

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
print('***',ret)

#send 获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据
#使用send的注意事项
    # 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
    # 最后一个yield不能接受外部的值

 

二、列表推导式和生成器表达式

1）生成器表达式

生成器表达式
g = (i for i in range(10))
print(g)
for i in  g:
    print(i)

2）列表推导式

1.[每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型] #遍历之后挨个处理
2.[满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件] #筛选功能

　　列表推导式

　　30以内所有能被3整除的数

multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
# Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

 

　　字典推导式

　　将一个字典的key和value对调

mcase = {'a': 10, 'b': 34}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)

 

　　集合推导式

　　计算列表中每个值的平方，在带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])