python全栈闯关--14-生成器进阶

1、复习

def generator():
    print('1')
    yield 'a'
    print('2')
    yield 'b'
    print('3')

g = generator()
res = g.__next__()  # 第一个__next__执行到第一个yiled停止, 并返回第一个yiled处的值
print(res)
res = g.__next__()  # 第二个__next__执行到第二个yiled停止, 并返回第二个yiled处的值
print(res)
res = g.__next__()  # 虽然执行了print('3')操作，但是报错，因为后续没有yiled了，为了避免报错，可以结尾加上yiled
print(res)

2、send

def generator():
    print('1')
    num = yield 'a'  # 此处如果继续执行，使用__next__触发，num将会被复制None。使用send，num将会接收seed的值
    print("seed num：%s" % num)
    print('2')
    yield num * 2
    print('3')
    yield

g = generator()
res = g.__next__()  # 第一个__next__执行到第一个yiled停止, 并返回第一个yiled处的值
print(res)
res = g.send(10)  # 发送值给生成器内部，并返回下一个yiled处的值
print(res)
res = g.__next__()  # 虽然执行了print('3')操作，但是报错，因为后续没有yiled了，为了避免报错，可以结尾加上yiled
print(res)  # 由于yield没有返回值，返回None

• send的获取下一个值得能力和next一致。
• send时，传递值给当前send位置的yield，并执行代码带一个yiled处停止
• 使用send注意事项：
  • 第一次获取生成器的值时，使用next，不能以开始就是用send
  • 最后一个yiled的位置，不能使用send，否则会报错“StopIteration”

3、yield from

yiled from 可以从生成器函数中，依次返回各个值

def func():
    s = 'abcd'
    num = '1234'
    yield from s
    yield from num

for i in func():
    print(i)

 4、生成器表达式

生成器表达式：在一行代码中，完成生成器

结构： （元素 for 元素 in 元素范围）

生成器表达式：

g = (i for i in range(10))

for i in g:
    print(i)

不调用不返回值，几乎不暂用内存

如果把括号改成方括号，则是列表推导式

g = [i for i in range(10)]
print(g)  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

区别是列表推导式执行完毕时，列表就生成了，已经分配内存

5、各种推导式

列表推导式

[每一个元素或者和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型]   #遍历之后挨个处理

[满足条件的元素相关操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的操作]  #筛选

# 30以内所有能被3整除的数
ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0]
print(ret)

# 30以内所有能被3整除的数的平方
ret = [i*i for i in range(30) if i%3 == 0]
print(ret)

# 找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字

names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
ret = [name for lst in names for name in lst if name.count('e') == 2]
print(ret)

字典推导式：

# 例一：将一个字典的key和value对调
mcase = {'a': 10, 'b': 34}
dic = { mcase[k]:k for k in mcase}
print(dic)

# 例二：合并大小写对应的value值，将k统一成小写
mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
dic = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase}
print(dic)

集合推导式：

#集合推导式，自带结果去重功能
squared = {i*i for i in [1, -1, 2]}
print(squared)

6、练习

# 获取移动平均值
def move_arg():
    sum = 0
    count =0
    avg = 0
    while 1:
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum / count

g = move_arg()
print(g.__next__())
print(g.send(10))
print(g.send(20))
print(g.send(30))
print(g.send(10))

使用装饰器，完善上述代码，是代码，使代码运行更加顺畅

def init(f):
    def warp():
        g = f()  # 调用生成器函数，得到一个生成器
        g.__next__()  # 预激活，执行next
        return g  # 返回激活器
    return warp

@init
def move_arg():
    sum = 0
    count =0
    avg = 0
    while 1:
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum / count


g = move_arg()

# 3.处理文件，用户指定要查找的文件和内容，将文件中包含要查找内容的每一行都输出到屏幕
def check_file(file,find_str):
    with open(file,encoding ='utf-8') as f :
        for i in f:
            if find_str in i:
                yield i

g = check_file("总结复习.py",'迭代器')
for i in g:
    print(i, end='')

# 4.写生成器，从文件中读取内容，在每一次读取到的内容之前加上‘***’之后再返回给用户。
def get_line(file):
    with open(file,encoding ='utf-8') as f:
        for i in f:
            yield "***" + i


g = get_line("总结复习.py")
for i in g:
    print(i, end='')

7、总结和复习

• 迭代器和生成器
• 迭代器
  • 可迭代协议： 含有__iter__方法的都是可迭代的
  • 迭代器协议：含有__next__和__iter__方法的都是迭代器
  • 特点：
    • 节省内存
    • 可以方便的遍历去到每一个值
• 生成器——本质是一个迭代器
  • 生成器函数：
  • 含有yield关键字的都是迭代器
  • 生成器的特点：
    • 调用函数之后函数内的代码不会执行，返回生成器
    • 每次从生成器中取一个值，都会执行一段代码，到yiled就停止
  • 如何从生成器中取值：
    • for：如果没有break会一直取完
    • next:一次只取一个值
    • send：不能用在第一个和最后一个，取下一个值得时候，给上一个值得位置，传递一个新的值
    • 数据类型强制转换：会一次性得到所有的值，暂用内存
  • 生成器表达式：
    • (符合条件的元素i for i in 可迭代 if 条件)