函数 生成器 生成器表达式

一，生成器

生成器实质就是迭代器。

如何获取生成器：

1，通过生成器函数

2，通过各种推导式来实现生成器

3，通过数据的转换也可以获取生成器

函数:

def order():
    lst = []
    for i in range(10000):
        lst.append('衣服'+str(i))
    return lst
ll = order()

生成器函数:

def order():
    for i in range(10000):
        yield '衣服'+str(i)
g = order()
wanghua = g.__next__()
print(wanghua)
zhangyining = g.__next__()
print(zhangyining)

区别：第一种是一次性全部拿出来，会很占用内存。第二种使用生成器。一次性只取一个，用多少取多少。生成器是一个一个的指向下一个。不会回去，__next__()到哪,指针就指到哪儿。下一次继续获取指针指向的值。

 

send()和__next__()都可以让生成器执行到下一个yield.

def eat():
    print('我吃啥?')
    a = yield '包子'
    print('a=', a)
    b = yield '馅饼'
    print('b=', b)
    c = yield '牛肉汉堡'
    print('c=', c)
    yield 'GAME OVER'
gen = eat()
ret1 = gen.__next__()
print(ret1)
ret2 = gen.send('酸菜汤')
print(ret2)
ret3 = gen.send('羊肉')
print(ret3)
ret4 = gen.send('鸡肉卷')
print(ret4)

send()和__next__()区别:

1，send和next都是生成器向下走一次

2，send可以给上一个yield的位置传递值，不能给最后一个yield发送值。在第一次执行生成器代码的时候不能使用send（）

def func():
    yield 1
    yield 5
    yield 24
    yield 55
    yield 56
    yield 78
func()
for i in func():
    print(i)
print(list(func()))

二，列表推导式，生成器表达式以及其他推导式：

1，列表推导式[结果 for循环 条件筛选]

lst = []
for i in range(100):
    if i % 2 == 0:
        lst.append(i)
print(lst)

lst = [i for i in range(100) if i % 2 == 0]
print(lst)

 

2，字典推导式{k:v for循环  条件筛选}

dic = {'jj': '林俊杰', 'Jay': '周杰伦', 'Angelababy': '杨颖', 'Nikolas': '赵四'}
dic1 = {v: k for k, v in dic.items()}
print(dic1)

3，集合推导式{k  for循环  条件}

lst = [1,1,1,3,5,9,4,4,5,8,6,2,4,4,7,9,5,1,4,8,5,41,47,7,8,5]
set = {el for el in lst}
print(set)

 

 生成器表达式:

(结果 for循环 条件)

特点:

1，惰性机制

2，只能向前

3，节省内存（鸡蛋）

def func():
    print(111)
    yield 222
g = func()
g1 = (i for i in g)
g2 = (i for i in g1)
print(list(g))
print(list(g1))
print(list(g2))

经典题型：

def add(a, b):
    return a + b
def test():
    for r_i in range(10):
        yield r_i
g = test()

for n in [1, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]:
    g = (add(n, i) for i in g)

print(list(g))