#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2017/10/17 21:46
# @Author : lijunjiang
# @File : test.py
"""
列表生成式
一个用来生成列表的特定语法形式的表达式。可以对一组元素进行过滤或得到对列表元素进行处理后得到的结果
可以快速的根据已存在的可迭代对象推导出一个新的list
语法格式：
[exp for val in collection if condition]
执行过程：
先对传入的列表进行for循环得到将符合条件的元素再进行if判断返回给exp
执行exp表达式，最后将处理后的结果以列表的形式返回一个列表
"""
tuple_test = [x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0]
print(type(tuple_test))
print(tuple_test)
# 执行结果：
# <type 'list'>
# [0, 4, 16, 36, 64]
# 等价于
tuple_test1 = []
for i in xrange(10):
if i*i%2 == 0:
tuple_test1.append(i)
print(type(tuple_test1))
print(tuple_test1)
# # 执行结果：
# <type 'list'>
# [0, 2, 4, 6, 8]
"""
生成器
在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器
生成器是按照某种算法不断生成新的数据，直到满足某一个指定的条件结束
每次只生成一个元素，不必创建完整的list，从而节省大量的空间
构造生成器的两种方式：
1、使用类似列表生成式的方式生成 (2*n + 1 for n in range(3, 11)) 将生成式的[],换为（）
2、使用包含yield的函数来生成
如果计算过程比较简单，可以直接把列表生成式改成generator；
但是，如果计算过程比较复杂，就只能通过包含yield的函数来构造generator。
"""
# 使用类似于列表生成式的方式来构造生成器
print('使用类似于列表生成式的方式来构造生成器')
print('generatot = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)')
generatot = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)
print(type(generatot))
print(generatot)
for i in generatot:
print(i)
print('使用包含yield的函数构造生成器')
def func1():
for i in xrange(10):
if i*i%2 == 0:
yield i*i
generatot1 = func1()
print(type(generatot1))
print(generatot1)
for i in generatot1:
print(i)
# 执行结果：
# 使用类似于列表生成式的方式来构造生成器
# generatot = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)
# <type 'generator'>
# <generator object <genexpr> at 0x0000000002BA1480>
# 0
# 4
# 16
# 36
# 64
# 使用包含yield的函数构造生成器
# <type 'generator'>
# <generator object func1 at 0x0000000002C2AF78>
# 0
# 4
# 16
# 36
# 64
"""
生成式和生成器的区别：
生成式直接返回了表达式的结果列表，
生成器返回的是一个对象，该对象包含了对表达式结果的计算引用， 通过循环可以直接输出
生成器不会一次性列出所有的数据，当你用到的时候，在列出来，更加节约内存的使用率。
"""
"""
可迭代对象（Iterable）
即可直接用于for循环的对象统称为可迭代对象（Iterable）。
类型有：list、tuple、dict、set、str、生成器
可以使用isinstance()来判断一个对象是否是Iterable对象
迭代器（Iterator）
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator
Python中的Iterator对象表示的是一个数据流，
Iterator可以被next()函数调用被不断返回下一个数据，直到没有数据可以返回时抛出StopIteration异常错误。
可以把这个数据流看做一个有序序列，但我们无法提前知道这个序列的长度。
同时，Iterator的计算是惰性的，只有通过next()函数时才会计算并返回下一个数据
http://www.cnblogs.com/yyds/p/6281453.html
"""
# 实现99乘法表
def func3():
for i in xrange(1, 10):
for j in xrange(1, i+1):
print('{0}*{1}={2}'.format(j, i, i*j)),
print('
')
func3()
#执行结果：
# 1*1=1
#
# 1*2=2 2*2=4
#
# 1*3=3 2*3=6 3*3=9
#
# 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16
#
# 1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25
#
# 1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36
#
# 1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49
#
# 1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64
#
# 1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81