函數【五】生成器/推導式

py_生成器、列表推導式

 

1、生成器

一、什麼是生成器？

　　能夠理解爲一種數據類型，這種數據類型自動實現了迭代器協議(其餘數據類型須要調用本身內置的__iter__方法)，因此生成器就是可迭代對象；

二、生成器在python中的表現形式？

• 生成器函數：常規函數定義，可是使用yield語句而不是使用retum語句返回結果，yield語句一次返回一個結果，在每一個結果中間掛機函數的狀態，以便下次從他離開的地方執行；
• 生成器表達式：相似於列表推導，可是生成器返回按須要產生結果的一個對象，而不是一次構建一個列表

  #生成器函數(只要函數內部包含有yield關鍵字，那麼函數名()的到的結果就是生成器，而且不會執行函數內部代碼)
  cp = [1,2,3,4,5]
  def test():
      yield 1
      yield 2
      yield 3
  date = test()
  print(next(date))
  print(next(date))
  print(next(date))
  
  生成器函數

  生成器函數

  #三元表達式
  name = "lw"
  res = "sb" if name == "lw" else "帥哥"
  print(res)
  
  egg1 = ["雞蛋 %s" %i for i in range(10) if i > 5 ]
  print(egg1)
  
  #正常列表(在內存中存儲)
  egg_list = []
  for i in range(10):
      egg_list.append("雞蛋 %s" %i)
  print(egg_list)
  
  #列表解析(在內存中存儲)
  egg = ["雞蛋 %s" %i for i in range(10)]
  print(egg)
  
  #生成器表達式(基於迭代器協議轉換成可迭代對象，不佔內存)
  laomuji = ("雞蛋 %s" %i for i in range(10))
  print(laomuji)   #<generator object <genexpr> at 0x000001A6F46231A8>
  print(laomuji.__next__()) #等於next(laomuji)
  
  生成器表達式

  三、生成器取值的幾種方式

  • 直接調用生成器內置的__next__方法；生成器內的數據取完,在取會拋出StopIteration

    def func():
        print(1)
        yield 5    # 個人函數走到這了
        print(2)
        yield 9    # 個人函數走到這了
    
    g = func()   # 生成一個生成器
    
    print(g.__next__())
    print(g.__next__())  # 每次取值會從上一個yield開始
    print(g.__next__())  # 生成器內的數據取完,在取會拋出StopIteration
    
    next方法

    next方法
    • 生成器調用send()方法,send()至關於(next + 傳值),傳值給yield，第一次調用生成器的時候使用send裏邊的值必須是None

      def func():
          print(1)
          a = yield 2    # 1.掛起 2.返回值 3.接受值
          print(a)
          print(3)
          b = yield 4
          print(b)
          c = yield 9
      g = func()  # 生成一個生成器
      print(g.__next__())
      print(g.send('123'))
      print(g.send('234'))
      #第一次調用生成器的時候使用send裏邊的值必須是None
      
      send方法

       四、簡述yield與yield from的區別

      def generator():
          for i in range(5):
              yield i
      t = generator()
      print(t.__next__())
      
      def generator_1():
          yield 1
          yield 2
          yield 3
          yield 4
          yield 5
      t1 = generator_1()
      print(t1.__next__())
      
      上面這兩種方式是徹底等價的，只不過前者更簡單一些。
      
      yield

      yield

      def generator1():
          item = range(10)
          for i in item:
              yield i
      
      def generator2():
          yield ‘a‘
          yield ‘b‘
          yield ‘c‘
          yield from generator1() #yield from iterable本質上等於 for item in iterable: yield item的縮寫版
          yield from [11,22,33,44]
          yield from (12,23,34)
          yield from range(3)
      
      for i in generator2() :
          print(i)
      
      
      從上面的代碼能夠看書，yield from 後面能夠跟的式子有「 生成器  元組 列表等可迭代對象以及range（）函數產生的序列」
      
      yield from

      yield from

      def test():
          for i in range(10):
              yield i
      a = test()
      print(a.__next__())
      for j in a:
          print(j)
      
      def test():
          yield from range(10)
      b = test()
      print(b.__next__())
      for j in b:
          print(j)

       

      2、推導式

      # 推導式:
      # 1.列表
      # 2.集合
      # 3.字典
      # 4.生成器表達式(只要是小括號的就是生成器表達式)

      li = []
      for i in range(10):
          li.append(i)
      print(li)
      
      print([i for i in range(10)])
      [結果 語法] #容器
      
      li = []
      for i in range(10):
          if i%2 == 1:
              li.append(i)
      print(li)
      
      print([i for i in range(10) if i%2 == 0])  # 過濾(篩選)
      
      li = []
      for i in range(10):
          for em in range(3):
              li.append(em)
      print(li)
      
      print([j for i in range(10) for em in range(3) for j in range(5)])
      
      集合推導式
      s = {i for i in range(10)}
      print(s)
      
      字典推導式
      print({i:i+1 for i in range(10)})
      
      生成器表達式
      g = (i for i in range(10))

      總結:

          #     1.生成器的本質就是一個迭代器    #     2.生成器必定是一個迭代器,迭代器不必定是一個生成器    #     3.生成器是可讓程序員本身定義的一個迭代器    #     4.生成器的好處,節省內存空間    #     5.生成器的特性 一次性的,惰性機制,從上向下    #     6.send至關於 next+傳值,第一次觸生成器的時候,若是使用send(None)值必須是None,通常我建議大家使用__next__    #     7.    python2 iter()  next()    #            python3 iter()  next()  __next__() __iter__()    #     8.yield from 將可迭代對象元素逐個返回