生成器

列表推导式

# 基本代码
lt = []

for i in range(10):
    lt.append(i)  # 输出0-9

# 列表推导式
lt = [i for i in range(10)] # 输出0-9

#扩展
lt = [i**2 for i in [1,2,3]]
# lt = [i**2(可以做运算) for i in [1,2,3]]  # [1,4,9]

print(lt)

# python一切皆对象，range(10)属于可迭代对象

from typing import Iterable # 导出一个可迭代对象类型

print(isinstance(range(10),Iterable)) # 判断是否属于该数据类型
#  True

字典生成式

# 基本代码
dic = {}

for i in range(10):
    dic[i] = i

print(dic)

# 字典生成式
dic = {i:i**2 for i in range(10)}
print(dic)

# zip()
res = zip([1,2,3],[4,2,3,4,2,3,4,2,3],'abcadsfasdfasdf')  # res是一个迭代器,__next__返回元组
print(res.__next__()) # (1,4,'a') # type:tuple
print(res.__next__()) # (2.2,'b') # type:tuple
print(res.__next__()) # (3.3,'c') # type:tuple
# print(res.__next__())  # type:tuple # 超过次数报错

lt1 = ['a', 'b', 'c']
lt2 = [1, 2, 3]

dic = {k: v for k, v in zip(lt1, lt2)} #两个列表变成一个字典
# dic = {k: v ** 2 for k, v in zip(lt1, lt2)}
print(dic)

lt = list('abc')  # list列表-->属于可迭代对象，一个值一个值迭代进去，list为容器类元素  
print(lt)
# ['a','b','c']

生成器生成

generator 本质是一个迭代器-->生成器：本质是迭代器，生成器就是一个自定义的迭代器

g = (i for i in range(10000000)) # 生成器表达式:  看成老母鸡,节省内存空间,用就下蛋
print(g)
# for i in g:
#     print(i)

lt = [i for i in range(10000000)]  # 列表推导式: 看成一筐鸡蛋,非常占用内存空间
print(lt)

生成器

# 生成器:含有yield关键字的函数叫做生成器

# def func():
#     pass
#
# print(func())

def ge():
    yield 3  # 一个yield相当于一个next; 暂停函数
    yield 4


# print(ge())  # ge()得到一个生成器 --> 生成器本质是迭代器

g = ge()  # 得到一个生成器

# print(g.__next__())
# print(g.__next__())
# print(g.__next__())

# for i in g:
#     print(i)




# yield的特性

# 1. 暂停函数
# 2. 通过next取值


# return的特性

# 1. 终止函数
# 2. 通过调用函数拿到值