14 Python之生成器,生成器函数以及推导式

一.生成器
   本质就是迭代器. 我们可以直接执⾏__next__()来执⾏ 以下⽣成器
一个一个的创建对象
创建生成器的方式:
1.生成器函数
2.通过生成器 表达式来获取生成器
3.类型转换(看不到)
二.生成器函数(重点)   
深坑:生成器在要值得时候才拿值
生成器函数中包含yield,返回数据和return差不多:return会立即结束这个函数的执行,yield 表示返回,不会终止函数的执行,可以分段的执行一个函数.
当函数中包含了yield,次函数就是生成器函数
坑:生成器函数在执行的时候返回生成器.而不是之直接执行此函数
函数中包含了yield, 此函数就是生成器函数
大坑: 生成器函数运行之后. 产生一个生成器. 而不是运行函数
def func():
    print("我叫周润发")
    yield "林志玲"   # yield表示返回. 不会终止函数的执行
    print("宝宝干嘛去了??")
    yield "宝宝回来了"
    print("宝宝你在干嘛?")
    # yield "没了"
 
ret = func() # 执行函数, 此时没有运行函数.生成器或者迭代器的好处:节省内存
# # 此时我们拿到的是生成器
# print("返回值是", ret) # <generator生成器 object func at 0x0000000009E573B8>
 
# 执行到下一个yield
print(ret.__next__()) # 第一次执行__next__此时函数才开始执行
print(ret.__next__()) # 执行到下一个yield
print(ret.__next__()) # StopIteration
send()  ----> 同__next__()开始执行
send()可以给上一个yield位置传值
能够向下执行的两个条件:
     __next__(),执行到下一个yield
     send(),执行到下一个yield,给上一个yield位置传值,
send和__next__()区别: 
1. send和next()都是让⽣成器向下走⼀次
 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():
    print("韭菜盒子")
    a = yield "韭菜鸡蛋"
    print("a", a)
    b = yield "韭菜西红柿"
    print("b", b)
    c = yield "火烧"
    yield "GAME OVER"
 
gen = func()
 
print(gen.__next__()) # 第一个位置用send没有任何意义
print(gen.send("篮球")) # 给上一个yield位置传值  "篮球"这个值赋值给a
print(gen.send("足球"))
 
##韭菜盒子
韭菜鸡蛋
a 篮球
韭菜西红柿
b 足球
火烧
生成器中记录的是代码而不是函数的运行
def func():
            print("我的天哪 ")
 
            yield "宝宝"
 
        gen = func() # 创建生成器.  此时运行会把生成器函数中的代码记录在内存
        当执行到__next__(), 运行此空间中的代码, 运行到yield结束.
 
        优点: 节省内存, 生成器本身就是代码. 几乎不占用内存
        特点: 惰性机制, 只能向前. 不能反复
三.各种推导式
列表推导式    [结果 for循环 if]
#生成列表: python1->python18
lst = []
for i in range(1, 19):
    lst.append("python%s期" % i)
 
print(lst)
列表推导式 [结果 for循环 if条件]
 
 
lst = ["python%s期" % i for i in range(1, 19)]
print(lst)
 
#生成列表.类表中装的数据是 1-100之间所有的偶数的平方
 
lst = [i**2 for i in range(1, 101) if i%2 == 0]
print(lst)
 
#筛选出列表中姓张的同学, lst = ["张无忌", "吴奇隆", "张诗诗", "范冰冰", "张翠山"]
lst = ["张无忌", "吴奇隆", "张诗诗", "范冰冰", "张翠山"]
lst2 = [name for name in lst if name.startswith("张")]
print(lst2)
 
# 寻找名字中带有两个e的人的名字
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven','Joe'],
        ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
 
lst = [name for el in names for name in el if name.count("e") == 2]
print(lst)
字典推导式    {结果(k:v) for循环 if}
字典推导式
语法: { 结果(key:value) for循环 if条件}
lst = [11,22,33]  # {0:11, 1:22, 2:33}
 
dic = {i:lst[i] for i in range(len(lst))}
print(dic)
 
练习: {"主食": "炒面", "副食": "小拌菜", "汤":"疙瘩汤"}
把字典的key和value互换, 生成新字典
dic =  {"主食": "炒面", "副食": "小拌菜", "汤":"疙瘩汤"}
d = { v:k for k, v in dic.items()}
print(d)
结合推导式    {结果(k) for循环 if}
没有元组推导式
四.生成器表达式(重点)
(结果 for循环 if)
g = (i for i in range(10)) # 生成器表达式
 
print(g)  # <generator object <genexpr> at 0x0000000009E573B8>
 
print(g.__next__()) # 0
print(g.__next__()) # 1
print(g.__next__()) # 2
print(g.__next__()) # 3
print(g.__next__()) # 4
print(g.__next__()) # 5
print(g.__next__()) # 6
print(g.__next__()) # 7
print(g.__next__()) # 8
print(g.__next__()) # 9
# print(g.__next__()) # ??? StopIteration
from   可以把一个可迭代对象分别进行yield返回
def func():
    lst = ["衣服%s" % i for i in range(500)]
    yield from lst # 可以把一个可迭代对象分别进行yield返回
 
    lst1 = ["python%s" % i for i in range(18)]
    yield from lst1
 
 
gen = func()
print(gen.__next__())
print(gen.__next__())
posted @ 2018-12-11 17:23  small_caier  阅读(263)  评论(0编辑  收藏  举报