【主要内容】
1. 生成器和生成器函数
生成器的本质就是迭代器
生成器的三种创建办法:
1.通过生成器函数
2.通过生成器表达式创建生成器
3.通过数据转换
生成器函数:
函数中包含了yield的就是生成器函数
注意:生成器函数被执行. 获取到的是生成器. 而不是函数的执行
生成器表达式:
(结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选)
取值:
1. __next__()
2. send(值) 给上一个yield位置传一个值, 第一个和最后一个yield不用传值
3. 可以for循环
4. list(g)
2. 各种推倒式和生成器表达式
1. 列表推倒式 [结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选]
2. 字典推倒式 {结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选} 结果=>key:value
3. 集合推倒式 {结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选} 结果=>key
【代码】
1、生成器函数
1 # def func(): 2 # print("我是周杰伦") 3 # yield "昆凌" # 函数中包含了yield, 当前这个函数就不再是普通的函数了. 是生成器函数 4 # print("我是王力宏") 5 # yield "李云迪???" 6 # print("我是笛卡尔积") 7 # yield "笛卡尔积是谁" 8 # print("你好啊") # 最后一个yield之后如果再进行__next__() 会报错 9 # g = func() 10 # print(g.__next__()) 11 # print(func().__next__()) 12 # 13 # g1 = func() 14 # g2 = func() 15 # print(g1.__next__()) 16 # print(g1.__next__()) 17 # 18 # print("==============") 19 # print(g2.__next__()) 20 21 # 22 # g = func() # 通过函数func()来创建一个生成器 23 # print(g.__next__()) # 周杰伦 24 # print(g.__next__()) # 王力宏 25 # print(g.__next__()) # 笛卡尔积 26 # print(g.__next__()) 27 28 # return 直接返回结果. 结束函数的调用 29 # yield 返回结果.可以让函数分段执行 30 # 31 # def func(): 32 # lst = [] 33 # for i in range(1,100001): 34 # lst.append("衣服%s" % i) 35 # return lst 36 # 37 # def gen(): 38 # i = 1 39 # while i < 100001: 40 # yield "衣服%s" % i 41 # i = i + 1 42 # g = gen() 43 # print(g.__next__()) 44 # print(g.__next__()) 45 # print(g.__next__()) 46 # print(g.__next__()) 47 # print(g.__next__()) 48 # print(g.__next__()) 49 50 # 51 # def func(): 52 # yield 11 53 # yield 22 54 # yield 33 55 # yield 44 56 # 57 # 58 # g = func() # 拿到的是生成器. 生成器的本质是迭代器. 迭代器可以被迭代 生成器可以直接for循环 59 # 60 # for i in g: 61 # print(i) # 本质上执行的是__next__() 62 # 63 # it = g.__iter__() 64 # while True: 65 # try: 66 # print(it.__next__()) 67 # except StopIteration: 68 # break
2、send
1 # def func(): 2 # print("大碴粥") 3 # a = yield "11" 4 # print(a) 5 # print("狗不理") 6 # b = yield "22" 7 # print(b) 8 # print("大麻花") 9 # c = yield "33" 10 # print(c) 11 # 12 # g = func() 13 # print(g.__next__()) 14 # print(g.send(1)) 15 # print(g.send(2)) 16 # print(g.send(3)) 17 18 # __next__() 可以让生成器向下执行一次 19 # send() 也可以让生成器向下执行一次, 给上一个yield传一个值, 第一个不能用send(). 最后一个也不要传值 20 21 22 def eat(): 23 print("我吃什么啊") 24 a = yield "馒头" 25 print("a=",a) 26 b = yield "大饼" 27 print("b=",b) 28 c = yield "韭菜盒子" 29 print("c=",c) 30 yield "GAME OVER" 31 32 gen = eat() # 获取⽣成器 33 34 ret1 = gen. __next__ () 35 print(ret1) 36 ret2 = gen.send("胡辣汤") 37 print(ret2) 38 ret3 = gen.send("狗粮") 39 print(ret3) 40 ret4 = gen.send("猫粮") 41 print(ret4) 42 43 44 def func(): 45 yield 11 46 yield 22 47 yield 33 48 yield 44 49 g = func() 50 lst = list(g) # 可迭代对象 51 print(lst)
3、推导式
1 # 生成列表 里面装1-14的数据 2 # lst = [] 3 # for i in range(1,15): 4 # lst.append("python%s" % i) 5 # print(lst) 6 7 # 列表推倒式; 最终给你的是列表 8 # 语法 [最终结果(变量) for 变量 in 可迭代对象] 9 10 # lst = [i for i in range(1,15)] 11 # print(lst) 12 13 # [最终结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件] 14 lst = [i for i in range(1,101) if i%2==0] 15 print(lst) 16 17 # 1. 获取1-100内能被3整除的数 18 # lst = [i for i in range(1,101) if i % 3 == 0] 19 # 2. 100以内能被3整除的数的平方 20 # lst = [i*i for i in range(1,101) if i % 3 == 0] 21 # 3. 寻找名字中带有两个e的⼈的名字 22 # names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson' , 'Andrew' , 'Wesley' , 'Steven' , 23 # 'Joe'],['Alice', 'Jill' , 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry' , 'Eva']] 24 # lst = [name for first in names for name in first if name.count("e") == 2] 25 # print(lst) 26 # 27 # lst = ["衣服%s" % i for i in range(10000)]
4、生成器表达式
1 # g = (i for i in range(10)) 2 # print(list(g)) 3 4 # gen = ("麻花藤我第%s次爱你" % i for i in range(10)) 5 # for i in gen: 6 # print(i) 7 8 # 生成器的惰性机制 9 # def func(): 10 # print(111) 11 # yield 222 12 # g = func() 13 # g1 = (i for i in g) 14 # g2 = (i for i in g1) 15 # 16 # print(list(g)) 17 # print(list(g1)) 18 # print(list(g2))
5、字典推导式+集合推导式
#字典推导式 # dic = {"a":"b", "c":"d"} # # 把字典中的key:value互换 .{"b":"a", "d":"c"} # new_dic = {dic[key]:key for key in dic} # print(new_dic) # lst1 = ["alex", "wusir", "taibai", "ritian"] # lst2 = ['sb', "很色", "很白", "很牛"] # # {"alex":"sb", "wusir":"很色"} # # dic = { lst1[i]:lst2[i] for i in range(len(lst1))} # print(dic) #集合推导式 lst = ["马化腾", "马化腾", "王建忠", "张建忠", "张建忠", "张雪峰", "张雪峰"] s = {i for i in lst} # 集合推倒式 print(s)
5、难度很大的题
# 一个面试题，难度很大 def add(a,b): return a + b def test(): for r_i in range(4): yield r_i #[0,1,2,3] g = test() #g是生成器 for n in [2, 10]: # n=2,10 g = (add(n, i) for i in g) # 上面for循环等同于：(循环两次) 所有的n都是10（惰性机制） # g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test()) print(list(g))