python -- 生成器和各類推導式

1、生成器

 

        一、生成器的本質就是迭代器，一個一個的建立對象

        二、建立生成器的方式

            一、生成器函數

            二、經過生成器表達式來獲取生成器

            三、經過數據的轉化也能夠獲取生成器

2、生成器函數

        生成器函數中包含yield，返回數據和return差很少

不一樣點：

        return 會當即結束這個函數的執行

        yield能夠分段的執行一個函數

 

　　

def func():
    print('今每天氣如何？')
    yield '晴天'
    print('明每天氣如何？')
    yield '陰天'
    print('後每天氣怎麼樣')
    yield '誰知道呢'

ret = func() # 執行函數，此時沒有運行函數，此時拿到的是一個生成器
print('返回值是:',ret) # 返回值是: <generator object func at 0x000001AA87C45BA0>

print(ret.__next__()) # 第一次執行__next__的時候，函數纔開始執行
print(ret.__next__()) # 執行下一個yield
print(ret.__next__()) # StopInteration

生成器函數能向下執行到兩個條件：

 

 一、 __next__(),執行到下一個yield

 二、send(),執行到下一個yield，給上一個yield位置傳值

  

  全部的生成器都是迭代器均可以使用for循環

  均可以使用list()函數來獲取到生成器內的全部元素

例子

第一種
# 買100件衣服
def buy():
    st = []
    for i in range(1,101):
        lst.append("衣服%s"% i)
    return lst

lst = buy()
print(lst)

第二種 用生成器
def buy():
    for i in range(101):
    yield "衣服%s"%i

gen = buy() #生成器或者迭代器的好處：節省內存
print(gen.__next__()) # 須要一件拿一件
print(gen.__next__())
print(gen.__next__())


for yifu in gen: # 迭代器.__next__()
    print(yifu)

lst = list(gen) # 內部使用的是for 循環 ->__next__()
print(lst)

send()  執行到下一個yield，給上一個yield位置傳值

def func():
　　print('你喜歡什麼水果')
　　a = yield "芒果"
　　print("a", a)
　　b = yield "蘋果"
　　print("b", b)
　　c = yield "柚子"
　　print("c",c)

gen = func()

print(gen.__next__())
print(gen.__next__())
print(gen.__next__())

# 你喜歡什麼水果
# 芒果
# a None
# 蘋果
# b None
# 柚子
結論：執行函數時，a，b，c 都返回None

gen = func()

print(gen.__next__()) # 第一個位置用send沒有任何意義
print(gen.send("籃球")) # 給上一個yield位置傳值
print(gen.send("足球"))

# 你喜歡什麼水果
# 芒果
# a 籃球
# 蘋果
# b 足球
# 柚子

 生成器中記錄的是代碼而不是函數的運做

def func():

    print('哈哈')

    yield ''大風

 

gen = func() #  建立生成器，此時運行會把生成器函數中的代碼記錄在內存

 

 　　  當執行到__next__(),運行此空間中的代碼，運行到yield結束

 

 　　優勢：節省內存，生成器自己就是代碼，幾乎不佔內存

 　　 特色：惰性機制，只能向前，不能反覆

 

3、各類推導式

 

    一、列表推導式  [結果 for循環 if判斷]

# 生成列表.類表中裝的數據是 1-100之間全部的偶數的平方
lst =[i ** 2 for i in range(1,101) if i %2 == 0]
print(lst)

 

# # 尋找名字中帶有兩個e的人的名字
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven','Joe'],
['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]

lst = [name for first in names for name in first if name.count("e") == 2]
print(lst)

二、字典推導式{結果（k，v）for 循環 if判斷} 

# 把字典的key和value互換, 生成新字典
dic = {"主食": "炒麪", "副食": "小拌菜", "湯":"疙瘩湯"}
dic1 = {v:k for k,v in dic.items() }
print(dic1)

三、集合推導式 {結果（k） for 循環 if 判斷}

 

      沒有元組推導式

 

4、生成器表達式

 

    （結果  for 循環  if）

g = (i for i in range(10)) # 生成器表達式
print(g) # <generator object <genexpr> at 0x000001F7769F5938>

yield from  # 能夠把一個可迭代對象分別進行yield返回 

def func():
　　lst = ["水果%s"% i for i in range(10)]
　　yield from lst

gen = func()

ret = gen.__next__()
print(ret)
ret = gen.__next__()
print(ret)

# 水果0
# 水果1

添加 寫代碼的注意事項 

def func(name,info):
'''
    函數功能
    :param name: 參數name
    :param info: 參數 info
    :return: 返回什麼內容
    :creator:建立者
    :author :做者
    :date:時間
'''

a = func
print("***")
print("***")
print("***")
print("***")
...


a('','') # 中間的代碼內容過長，查找a的名字
print(a.__name__) # 看到函數的真實的名字(相對)
print(a.__doc__) # 函數的功能

面試相關的有坑的題

 

深坑，須要值的時候纔去拿值

def func():
    print(111)
    yield 222

g = func() # 建立生成器
g1 = (i for i in g) # 生成器表達式，生成器g1，g1的數據來源於g
g2 = (i for i in g1) # 生成器表達式 生成器g2，g2的數據來源於g1

print(list(g)) # 獲取g中的數據，這時func()纔會被執行，打印111，獲取222，g完畢
print(list(g1)) # 獲取g1的數據，g1的數據來源時g，可是g已經被取完了，全部g1沒有數據
print(list(g2)) # 與g1同理

# 以下代碼打印的結果分別是什麼
def extendList(val,list=[]): # 屢次調用使用同一個列表
    print(id(list))
    list.append(val) # 把元素添加到列表，而後返回列表
    return list
list1 = extendList(10)
list2 = extendList(123,[])
list3 = extendList("a")

print("list1 = %s"%list1)
print("list2 = %s"%list2)
print("list3 = %s"%list3)


# list1 = [10, 'a']
# list2 = [123]
# list3 = [10, 'a']