17、生成器
若函数体包含yield关键字，再调用函数，并不会执行函数体代码，得到的返回值即生成器对象
>>> def my_range(start,stop,step=1):
... print('start...')
... while start < stop:
... yield start
... start+=step
... print('end...')
...
>>> g=my_range(0,3)
>>> g
<generator object my_range at 0x000002283363A970>
生成器内置有iter和next方法，所以生成器本身就是一个迭代器
>>> g.__iter__
<method-wrapper '__iter__' of generator object at 0x000002283363A970>
>>> g.__next__
<method-wrapper '__next__' of generator object at 0x000002283363A970>
因而我们可以用next（生成器）触发生成器所对应函数的执行
>>> next(g) # 触发函数执行直到遇到yield则停止，将yield后的值返回，并在当前位置挂起函数
start...
0
>>> next(g) # 再次调用next(g)，函数从上次暂停的位置继续执行，知道重新遇到yield...
1
>>> next(g)
2
>>> next(g)
end...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
既然生成器对象属于迭代器，那么必然可以使用for循环迭代，如下：
>>> for i in countdown(3):
... print(i)
...
countdown start
3
2
1
Done!
有了yield关键字，我们就有了一种自定义迭代器的实现方式。yield可以用于返回值，但不同于return，函数一旦遇到return就结束了，而yield可以保存函数的运行状态挂起函数，用来返回多次值
二、yield表达式应用
在函数内可以采用表达式形式的yield
>>> def eater():
... print('Ready to eat')
... while True:
... food = yield
... print('get the food:%s,and start to eat' % food)
可以拿到函数的生成器对象持续为函数体send值，如下
>>> g = eater()
>>> g
<generator object eater at 0x00000228335DAB30>
>>> next(g)
Ready to eat
>>> g.send('包子')
get the food:包子,and start to eat
>>> g.send('馒头')
get the food:馒头,and start to eat
针对表达式形式的yield，生成器对象必须事先被初始化一次，让函数挂在food=yield的位置，等待调用g.send()为函数体传值，g.send(None)等同于next(g)
我们可以编写装饰器来完成为所有表达式形式yield对应生成器的初始化操作，如下
def init(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
g = func(*args, **kwargs)
next(g)
return wrapper
表达式形式的yield也可以用于返回多次值，即变量名=yield值的形式，如下
def init(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
g = func(*args, **kwargs)
next(g)
return g
return wrapper
三、三元表达式、列表生成式、生成器表达式
三元表达式
三元表达式是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，语法如下
res = 条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时返回的值
针对下述场景
def max(x, y):
if x > y:
return x
else:
return y
res = max(1, 2)
用三元表达式可以一行解决
x = 1
y = 2
res = x if x > y else y
列表生成器
列表生成器是python为我们提供的一种简化代码的解决方案，用来快速生成列表，语法如下
[expression for item1 in iterable1 if condition1
for item2 in iterable2 if condition2
...
for itemN in iterableN if conditionN
]
#类似于
res=[]
for item1 in iterable1:
if condition1:
for item2 in iterable2:
if condition2
...
for itemN in iterableN:
if conditionN:
res.append(expression)
针对下述场景
egg_list=[]
for i in range(10):
egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
用列表生成器可以一行代码解决
>>> ['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]
['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']
生成器表达式
创建一个生成器对象有两种方式，一种是调用带yield关键字的函数，另一种就是生成器表达式，与列表生成器的语法格式相同，只需要将[]切换成(),即：
(expression for item in iterable if condition)
对比列表生成式返回的是一个列表，生成器表达式返回的是一个生成器对象
>>> [x*x for x in range(3)]
[0, 1, 4]
>>> g = (x*x for x in range(3))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x00000206CD15AB30>
对比列表生成式，生成器表达式的优点自然是节省内存(一次只产生一个值在内存中)
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g) # 抛出异常StopIteration
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
with open(r'1.txt', 'r', encoding='utf8') as f:
num = (len(line) for line in f) # for循环默认每次读取一行
totle = sum(num) # 依次执行next(num)，然后累加到一起得到结果
print(totle)
