python基础之生成器

生成器:本质是迭代器, 写法和迭代器不一样. 用法和迭代器一样
生成器函数: 函数中带有yield, 执行生成器函数的时候返回生成器。而不是执行这个函数。

def func():
    print("你好啊, 我叫赛利亚,")
    yield "西岚的武士刀"     # return 和yield都可以返回数据

ret = func() # generator ret是一个生成器
print(ret)
s = ret.__next__() # 当执行到__next__()的时候， 函数才真正的开始执行
print("接受到的是", s)

特点：
  1. 节省内存, 几乎不占用内存
  2. 惰性机制
  3. 只能往前走

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send() 也可以实现类似__next__()的效果, send（）可以给上一个yield传值，但send()不能在第一个yield使用，因为没有前一个yield可以让它传值。

def func():
    print("韭菜盒子")
    a = yield "哇哈哈"
    print("肉包子", a)
    b = yield "脉动"
    print("锅包肉", b)
    yield "冰红茶"

gen = func()
# ret = gen.send("胡辣汤")
ret = gen.__next__()
print(ret)

ret = gen.send("刘伟") # 给上一个yield传值
print(ret)

ret = gen.send("刘德华") # 给上一个yield传值
print(ret)

会报错，因为send()不能用在开头，解决：改用'__next__()'

send()可以给上一个yield传值, 不能给最后一个yield传值

生成器可以直接使用for循环

def fun():
    yield '花花'
    yield '草草'
    yield '青青'
    yield '绿绿'
gen = fun()    #创建一个生成器
for el in gen:
    print(el)

>>：
花花
草草
青青
绿绿

列表、字典、集合推导式（元组没有）

# 列表推导式 : [结果 for循环 if筛选]
lst = ["python%s" % i for i in range(1, 17)]
print(lst)

 <==>　　节省代码
lst = []
for i in range(1,17):
    lst.append('python%s',%i)
print(lst)

# 字典推导式, {key: value for循环 if 筛选}
dic = {"张无忌":"九阳神功", "乔峰":"降龙十八掌", "楚留香":"帅"}
d = {dic[k]: k for k in dic}
print(d)

功能：将key和value的值对换过来

#集合推导式 无序不重复 可哈希
#{key for if}

lst = ["周杰伦","周伯通","周润发","周伯通","周笔畅","周伯通","周星驰","周伯通"]
s = {el for el in lst}
print(s)

==>  {'周笔畅', '周星驰', '周杰伦', '周伯通', '周润发'}

生成器表达式：(结果 for if)
用法：使用生成器表达式直接创建生成器

gen = (i for i in range(10))

生成器表达式: 记录一下代码。 然后每次需要的时候去生成器中执行一次这个代码。
生成器记录的是代码，并不执行代码。