生成器

目录

• 一、生成器
  • 1、生成器对象的本质
  • 2、区别
  • 3、生成器的两种形式
    • 1.使用def定义函数然后内部使用yield关键字
    • 2.使用生成器表达式
  • 4、自定义生成器对标range功能(一个参数 两个参数 三个参数 迭代器对象)
• 二、yield冷门用法
• 三、生成器表达式的面试题

一、生成器

1、生成器对象的本质

生成器对象其实本质上就是迭代器对象，内置有双下户线iter和双下划线next方法

2、区别

迭代器对象就是python解释器提供的各种数据类型或是文件对象，但是生成器对象是程序员编写的代码或是函数之类的关键字。

3、生成器的两种形式

1.使用def定义函数然后内部使用yield关键字

在使用函数+yield关键字定义生成器的时候需要注意当我们使用括号调用函数的时候并没有运行这个函数，而是把这个函数体代码变成了一个生成器对象，之后我们想要调用函数产生数据就需要跟迭代器一样使用双下划线的next方法，并且每次运行的时候如果遇到yield关键字就会停止到那个位置，如果下方代码还有yield关键字，下一次运行双下划线的next方法就会运行到下一个yield关键字处停止。

def my_iter():
    print('哈哈哈 椰子汁很好喝')
    yield
'''1.函数体代码中如果有yield关键字
    那么函数名加括号并不会执行函数体代码
    会生成一个生成器对象(迭代器对象)
'''
res = my_iter()
print(res)
# <generator object my_iter at 0x00000204CEDEBBA0>
'''2.使用加括号之后的结果调用__next__才会执行函数体代码'''
res.__next__()
# 哈哈哈 椰子汁很好喝

下面是多个yield的使用场景：

'''3.每次执行完__next__代码都会停在yield位置 下次基于该位置继续往下找第二个yield'''
def my_iter():
    print('哈哈哈 椰子汁很好喝')
    yield 111, 222, 333
    print('呵呵呵 从小喝到大')
    yield 111, 222, 333
    print('嘿嘿嘿 特种兵牌还可以')
    yield 111, 222, 333
    print('哼哼哼 千万别整多了 倒沫子 头发掉光光')
    yield 111, 222, 333
res = my_iter()
r1 = res.__next__()
print(r1)
r2 = res.__next__()
print(r2)
r3 = res.__next__()
print(r3)
r4 = res.__next__()
print(r4)
'''4.yield还有点类似于return 可以返回返回值'''
'''结果如下：
哈哈哈 椰子汁很好喝
(111, 222, 333)
呵呵呵 从小喝到大
(111, 222, 333)
嘿嘿嘿 特种兵牌还可以
(111, 222, 333)
哼哼哼 千万别整多了 倒沫子 头发掉光光
(111, 222, 333)
'''

注：在上面的代码运行过程中我们也发现了yield关键字跟return一样可以返回返回值

2.使用生成器表达式

可以简化代码，节省内存

l1 = (i ** 2 for i in range(100))  # 生成器对象
print(l1)  
# <generator object <genexpr> at 0x000001DFC07F7E40>
for i in l1:
    print(i)
 

使用生成器生成对象后需要使用循环输出里面的数据值，或是转换类型后一次性输出。

4、自定义生成器对标range功能(一个参数 两个参数 三个参数 迭代器对象)

考虑到range功能复杂，所以我们这里要使用函数加yield关键字的方法来建立自定义生成器

def my_range(start_num, end_num=None, step=1):
    # 判断end_num是否有值 没有值说明用户只给了一个值 起始数字应该是0 终止位置应该是传的值
    is_back = False
    if not end_num:
        # 判断第二个结束为止是否有参数，如果没有就把传给起始位置的参数给结束为止，其实位置变成0
        end_num = start_num
        start_num = 0
    if step == 0:
        yield '位移量不能为0'
    if step < 0:
        # 判断取值的步频是否为反方向
        # 如果是反方向的步频，判断起始位置和结束为止是否前面的大后面的小
        if not start_num > end_num:
            yield '参数大小错误'
        else:
            is_back = True
            # 起始位置和结束为止是前面的大后面的小的时候就返回True
    while start_num < end_num or is_back:
        # 起始位置小于结束位置的时候或是步频为负数的时候判断正确的话就输出数据值
        if start_num < end_num:
            # 起始位置小于结束位置
            print(start_num)
            yield start_num
            start_num += step
        elif is_back:
            # 步频为负数
            if start_num > end_num:
                yield start_num
                start_num += step
            else:
                is_back = False


# 定义了模仿range方法的功能后，用for循环的方式调用内部数据值

for i in my_range(100, 50, 0):
    print(i)

二、yield冷门用法

当我们使用yield关键字的时候可以用变量名绑定yield关键字，然后就可以使用send方法传参，然后会再次运行到yield关键字处停止运行。

def eat(name, food=None):
    print(f'{name}准备用餐')
    while True:
        food = yield
        print(f'{name}正在吃{food}')


res = eat('jason')
res.__next__()
res.send('汉堡')  # 1.将括号内的数据传给yield前面的变量名 2.再自动调用__next__
res.send('包子')
res.send('面条')
'''
jason准备用餐
jason正在吃汉堡
jason正在吃包子
jason正在吃面条
'''

三、生成器表达式的面试题

"""
面试题(有难度)
	大致知道流程即可
"""
def add(n, i):  # 普通函数 返回两个数的和  求和函数
    return n + i
def test():  # 生成器
    for i in range(4):
        yield i
g = test()  # 激活生成器
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]
'''不用深入研究 大致知道起始数即可'''