生成器对象
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生成器其实就是自定义迭代器
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# 定义阶段就是饿一个普通函数
def my_ge():
print('first')
yield 123,222,333
print('second')
# yield 456,444,555
"""
当函数体内含有yield关键字 那么在第一次调用函数的时候
并不会执行函数体代码 而是将函数变成了生成器(迭代器)
"""
# 调用函数:不执行函数体代码 而是转换为生成器(迭代器)
# res = my_ge()
# ret = res.__next__() # 每执行一个__next__代码往下运行到yield停止 返回后面的数据
# print(ret)
# ret = res.__next__() # 再次执行__next__接着上次停止的地方继续往后 遇到yield再停止
# print(ret)
自定义range功能
def my_range(start, stop=None, step=1):
if not stop:
stop = start
start = 0
while start < stop:
yield start
start += step
# res = my_range(10)
# for i in res:
# print(i)
# res = my_range(1,10)
# for i in res:
# print(i)
res = my_range(1,10,3)
for i in res:
print(i)
yield传值(了解)
def eat(name):
print('%s 准备干饭！！！' % name)
while True:
food = yield
print('%s 正在吃%s' % (name,food))
res = eat('jason') # 并不会执行代码，而是转换成生成器
res.__next__()
res.send('肉包子')
res.send('盖浇饭')
yield与return对比
yield
1.可以返回值(支持多个并且组成元组)
2.函数体代码遇到yield不会结束而是‘停住’
3.yield可以将函数变成生成器 并且还支持外界传值
return
1.可以返回值(支持多个并且组织成元组)
2.函数体代码遇到return直接结束
生成器表达式
l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
# res = [i+1 for i in l if i!=44]
# print(res)
# res1 = (i+1 for i in l if i!=44)
"""
生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行
"""
# print(res1.__next__())
# print(res1.__next__())
# print(res1.__next__())
"""
迭代器对象 生成器对象 我们都可以看成是"工厂"
只有当我们所要数据的时候工厂才会加工出"数据"
上述方式就是为了节省空间
"""
# 求和
def add(n, i):
return n + i
# 调用之前是函数 调用之后是生成器
def test():
for i in range(4):
yield i
g = test() # 初始化生成器对象
for n in [1, 10]:
g = (add(n, i) for i in g)
"""
第一次for循环
g = (add(n, i) for i in g)
第二次for循环
g = (add(10, i) for i in (add(10, i) for i in g))
"""
res = list(g)
print(res)
#A. res=[10,11,12,13]
#B. res=[11,12,13,14]
#C. res=[20,21,22,23]
#D. res=[21,22,23,24]
