一 生成器的调用方法
生成器里面的值的只能按顺序调用一次，只能向前，不能后退。
生成器里面的值只是在调用的时候才被执行。
# def aa(): # yield from [1,2,3] # a=aa() # for i in a: # print(i) # print(list(a))
send：1 和next的用法一样，执行生成器，执行时必须带一个参数
2 send和next的起止位置完全相同，在生成器send关键字执行开始之前，需要先用next激活这个生成器。
3 send可已将一个值当作信号量传递到函数中去
# def aaa(): # print(123) # a=yield 1 # print(a) # b=yield 2 # print(b) # c=yield 3 # print(c) # yield 4 # aa=aaa() # print(aa.__next__()) # print(aa.send(10)) # print(aa.send(20)) # print(aa.send(30))
如果yield前面有个变量的话，就用send执行，并传入一个值。
只要用send传递参数的时候，必须在生成器中海油一个未被返回的yield。
二 列表推导式
列表推导式就是将一些能简单执行的代码，用更简单的代码实现。
列表推导式格式：print([返回结构 执行对象 if判断条件])
# print([i for i in range(30) if i%3==0])
生成器表达式是在2.4中引入的新内容，它和列表解析的语法很像，但是在大 数据量处理时，生成器表达式的优势就体现出来了，因为它的内存使用方式更好，效率更高，它并不创建一个列表，只是返回一个生成器。
而生成器表达式就和列表推导式差不多，就是将列表推导式的中括号换成小括号，这就是生成器表达式。
生成器 表达式：生成器=(返回结构 执行对象 if判断条件)
# a=(i for i in range(30) if i%3==0) # for i in a: # print(i)
面试题：
# def aa(n,i): # return n+i # def bb(): # yield from range(4) # b=bb() # for n in [1,10,5]: # b=(aa(n,i) for i in b) # print(list(b)) [15,16,17,18] # # # def aa(n,i): # return n+i # def bb(): # yield from range(4) # b=bb() # for n in [1,10,5]: # g=(aa(n,i) for i in b) # print(list(g)) [5,6,7,8]
注意：这两个执行结果不同
在这里的列表元素中的元素有几个，就会调用几次，只有在调用的时候值才会起作用，所以只用最后一个元素的值才能起作用。
原因：如果变量名是执行的对象，那么没执行一次，就会叠加一次
而 变量名不是执行的对像，没执行一次就会从头开始执行进行下次执行，因此两次执行的结果不同
根据已有的条件，将此条件用最简化的格式创建成一个新的你需要的列表形式，就叫做列表解析。
列表解析是Python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，因此用在[]中。将成立的结果写在左边，不需要不成立的结果。
三 其他内容
1 字典推导式：主要是用于在字典，将一些简单的代码更简单化。
d={'k1':1,'k2':2}
print({d[i]:i for i in d })
2 集合推导式：和列表推导式功能差不多，但是他可以去掉元素的重复。
注意1 ：尽量用推导式简化代码，怎强代码的可读性
注意2：如果推导式过于复杂，就不要用推到式，还是用普通的python代码就好。
三元表达式
三元表达式就是可以将一些简单的if判断求值得方法再一次的简介化。会更好更简单的记住那个方法。
三元表达式的公式是：
为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果
结果为错的执行
结果正确的执行
还可以求出函数的大小值如图
