Python生成器， 列表解析与字典解析

什么是生成器

　　可以理解为数据类型，自动实现了 迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法，所以生成器是可迭代对象

生成器分类及在python中的表现:

　　1.生成器函数:常规函数定义，   使用yield语句 而不是return语句 返回结果， yield语句一次返回一个结果

def test():
        yield 1
        yield 2
    # 取代了return的位置  不会终止程序
g = test()
print(g)
print(g.__next__)
print(g.__next__)

 

　　2. 生成器表达式： 类似于 列表推到， 但是生成器 返回按需产生的结果

　　

#三元表达式
name = 'lyg'
res = 'SB' if name =='lyg' else 'noob'
print(res)

#列表解析

egg_list = []
for i in range(10):
        egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
print(egg_list)

l = ['鸡蛋%s' %i for i in range(10)] 
# l = [i for i in range(10 if i>5]  #没有四元 没有else
print(l) 

# 与列表解析
l = （'鸡蛋%s' %i for i in range(10)）  # 生成器外部用括号表示  而不是 []
# l 生成器表达式形式
print(l)
print(next(l))  # Next 本质就是调用__next__
print(l.__next__())

总结：

　　1： 列表解析的 [] 换成（）就是 声称其表达式

　　2： 列表解析与 生成器表达式都是 遍历编程方式，只不过 生成器表达式更节省内存

　　3： Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数也使用迭代器协议访问对象

sum(x ** 2 for x in range(4))
# 而不是
sum （[x ** 2 for x in range(4)])

生成器总结　　　

• 语法与函数类似
• 状态挂起不用等待列表全部生成 ，生产一个就可以yield一个
• 自动返回迭代器协议

 yield两个特点:
　　

• 相当于 return做返回值 
• 保留函数的运行状态