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  • 函数--生成器、生成器函数、各类推导式、生成器表达式

    一、生成器。

    二、生成器函数

    三、各种推导式。

    四、生成器表达式。

    一、生成器.

    查看一个对象是否可迭代:

    1)dir(obj) 查看对象的属性,如果有__iter__方法,那么就是可迭代的.

    2)iter(name) 生成个对象的迭代器,参数为对象,此返回值是个存储地址

    3)定义好了迭代器,就可以用__next__()来拿取内容了,一次一个.

    生成器本质就是个迭代器,一个一个的创建对象,
    创建生成器的方式:
    1.生成器函数
    2.通过生成器表达式来获取生成器
    3.类型转换

     创建生成器后如何获取数据:

    1.__next__(), 下一个
    2.send(), 给上一个yield传值
    3.for , __next__()
    4.list(),
    5.for

    二、生成器函数.

    什么是生成器函数: 函数中包含了yield,此函数就是生成器函数,我们执行函数的时候,就是获取这个生成器.而不再是执行函数内容.

    举例说明

    def func():
        print("111")
        return 222 
    ret = func() 
    print(ret) 
    结果: 
    111 222
    
    再将函数中的return换成yield就是生成器
    def func():
        print("111")
        yield 222 
    ret = func() 
    print(ret) 
    结果: 
    <generator object func at 0x10567ff68>

    函数生成器的好处

    return 方法的函数只能一次性拿取,有时函数很大,但只需求一部分时,这种会很占内存;
    但是 yield 方法的函数,一次就拿一个,用多少生成多少,生成器是一次取一段,节省内存,但它不会回头.

    如何使用函数生成器:

    生成器本质还是迭代器,所以我们可以直接执行__next__()来执行函数生成器.
    def func():
        print("111")
        yield 222
        print("333")
        yield 444
    
    gener = func()  #因为函数里是yield 所以这个时候不是执行函数内容,而是获取到生成器权限
    ret = gener.__next__() #执行函数内容,yield也可返回数据.但不会终止函数,而是分段来执行一个函数
    print(ret)
    ret2 = gener.__next__()
    print(ret2)
    ret3 = gener.__next__()  #只有两个yield,再来,就会报错  StopIteration
    print(ret3)

    send()方法: 

    send和__next__()一样都可以让生成器执行到下一个yield.
    但send()和__next__还是又区别的:
    1.send和next()都是让生成器向下走一次
    2.send可以给上一个yield的位置传递值,但不能给最后一个yield发送值,在第一次执行生成器代码的时候不能使用send()
    
    生成器可以使用for 循环来循环获取内部的元素:
    def func():
        print(111)
        yield 222
        print(333)
        yield 444
        print(555)
        yield 666
    gen = func()
    for i in gen:
        print(i)
    结果: 
    111 222 333 444 555 666

    三、各种推导式.

    列表推导式:通过一行来构建你要的列表,列表推导式代码简单,但是出现错误后很难排查.

    集合推导式:可以帮我们直接生成一个集合,并且可以去重

    字典推导式:可以帮我们生成一个字典,例如需要将一个字典的key和value互换时用这个就很方便

    但是就没有元组推导式.(估计是因为元组不可变的缘故)

    列表推导式格式: [ 结果 for i in 可迭代对象  if 条件]
    获取1-100内所有的偶数 
    lst = [i for i in range(1, 100) if i % 2 == 0] 
    print(lst)

    四、生成器表达式.

    生成器表达式格式:   (结果 for 变量 in 可迭代对象  if 条件筛选),可以直接获取到生成器对象,生成器对象可以直接进行for 循环

    gen = (i for i in range(10)) 
    print(gen) 
    
    结果: <generator object <genexpr> at 0x106768f10>
    
    打印的结果就是⼀个生成器. 我们可以使用for循环来循环这个生成器:
    gen = ("麻花藤我第%s次爱你" % i for i in range(10)) 
    for i in gen:
        print(i)

    生成器表达式也可以进行筛选:

    寻找名字中带有两个e的⼈的名字
    names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven','Joe'],
    ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
    gen = (name for first in names for name in first if name.count("e") >= 2) 
    for name in gen:
    print(name)

     生成器表达式和列表推导式的区别:

    1. 列表推导式比较耗内存. 一次性加载. 生成器表达式要下指令去拿值,不下指令不会取值,很节省内存 
    2. 列表推导式得到的是⼀个列表. 生成器表达式获取的是⼀个生成器.得到的值不一样

    函数--生成器、生成器函数、各类推导式、生成器表达式(相关练习)

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