生成器 生成器表达式
生成器 实质就是迭代器
有三种方式来获取生成器
1.通过生成器函数来获取生成器
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def func(): print("有yield的就是生成器") yield 111 ret = func() print(ret)# 并不会执行func 函数 因为他有yield 打印的结果是一个生成器 ret.__next__() # 执行__next__()才会执行函数里面的代码 >>>>>>>>>>>> <generator object func at 0x000000000201F750> 有yield的就是生成器
yield 和 return 的效果是一样的 yield是分段来执行的 而 return是直接终止函数
当程序运行完最后一个yield ,那么后面继续执行__next__()程序会报错.
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def func(): print("我是第一段") yield 111 print("我是第二段") yield 222 print("我是第三段") yield 333 ret = func() # 拿到了生成器 并不会执行 func()函数 s1 = ret.__next__() # 使用生成器的next方法会执行 第一段代码 直到遇到yield会停止,并将结果返回给s1 print(s1) #所以打印结果为 我是第一段 111 s2 = ret.__next__() print(s2) s3 = ret.__next__() print(s3) >>>>>>>>>>>> 我是第一段 111 我是第二段 222 我是第三段 333
例子:现在有个需求:我打算跟某厂订购1000套衣服,厂子比较实在 一次性就给我干了1000套.
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def cloth(): lst = [] for i in range(1, 101): lst.append(i) return lst print(cloth()) >>>>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]
这么多我往哪放.现在也没那么多人,很尴尬,于是想到了 有没有一种 我要一套你给我一套的那种方法 ,
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这俩的区别是 第一种方法 很占内存 一次就都给拿出来 第二种 很好 用多少取多少.
send方法: send和__next__() 一样 都可以让生成器执行下一个yield.
send 和__next__的区别:
send 和 __next__一样都可以让生成器执行下一个yield
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用send().
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ef eat(): print("我吃什么啊") a = yield "馒头" print("a=", a) b = yield "⼤饼" print("b=", b) c = yield "⾲菜盒⼦" print("c=", c) yield "GAME OVER" gen = eat() # 获取⽣成器 ret1 = gen.__next__() print(ret1) ret2 = gen.send("胡辣汤") print(ret2) ret3 = gen.send("狗粮") print(ret3) ret4 = gen.send("猫粮") print(ret4) >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 我吃什么啊 馒头 a= 胡辣汤 ⼤饼 b= 狗粮 ⾲菜盒⼦ c= 猫粮 GAME OVER
生成器也可以用for循环来获取内部元素:
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def func(): print(111) yield 222 print(333) yield 444 print(555) yield 666 gen = func() for i in gen: print(i) >>>>>>>>>>>>> 111 222 333 444 555 666
列表推导式, 生成器表达式以及其他推导式.
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lst = [] for i in range(1,10): lst.append(i) print(lst) >>>>>>>>>>>> lst = [i for i in range(1, 13)] print(lst) >>>>>>>>>>>> lst = [i for i in range(1, 13) if i > 2] print(lst) >>>>>>>>>>>>>>>>> [ 结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件 ]
生成器表达式和列表推导式的语法基本上是一样的. 只是把[]替换成()
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gn = (i for i in range(1, 16)) print(gn) >>>>>>>>>>>>>> 打印的结果是一个生成器,可以用for循环来遍历这个生成器得到生成器里面的各个元素 for c in gn: print(c)
生成器表达式与列表推导式的区别:
1.列表推导式比较耗内存,一次性加载,生成器表达式几乎不占内存,使用的时候才会分配内存和使用内存.
2. 得到的值不一样.列表推导式得到的是一个列表,生成器表达式得到的是一个生成器.
例子:比如同样是一篮子鸡蛋,列表推导式,直接拿到一篮子鸡蛋,生成器表达式,拿到一个母鸡,需要鸡蛋的时候才会给你鸡蛋
生成器惰性机制:生成器只有在访问的时候才会取值,说白了就是你找他要他才给你值,不找他要,他是不会执行的.
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def func(): print(111) yield 222 g = func() # ⽣成器g g1 = (i for i in g) # 生成器g1,g1的数据来源于g. g2 = (i for i in g1) # 生成器g2,g2的数据来源于g1. print(list(g)) # 获取g中的数据. 这时func()才会被执⾏. 打印111.获取到222. g完毕. print(list(g1)) # 获取g1中的数据. g1的数据来源是g. 但是g已经取完了. g1 也就没有数据了 print(list(g2)) # 和g >>>>>>>> 111 [222] [] []
生成器=====> 要值得时候才拿值
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k 跟 v 互换 dic = {'a': 1, 'b': '2'} new_dic = {dic[key]: key for key in dic} print(new_dic) >>>>>>>>>>>>>>>>
推导式有 列表推导式 ,字典推导式 ,集合推导式, 没有元祖推导式.
生成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选)
生成器表达式可以直接获取到生成器对象.生成器对象可以直接进行for循环.生成器有惰性机制.
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def add(a, b): return a + b def test(): for r_i in range(4): yield r_i g = test() for n in [2, 10]: # 不到最后不会拿值 ,所以最后拿的值是10 g 是 1,2,3 g = (add(n, i) for i in g) print(list(g)) print(list(g))