Python生成器， 列表解析與字典解析

什麼是生成器

　　能夠理解爲數據類型，自動實現了 迭代器協議（其餘的數據類型須要調用本身內置的__iter__方法，因此生成器是可迭代對象

生成器分類及在python中的表現:

　　1.生成器函數:常規函數定義，   使用yield語句 而不是return語句 返回結果， yield語句一次返回一個結果

def test(): yield 1
        yield 2 # 取代了return的位置 不會終止程序 g = test() print(g) print(g.__next__) print(g.__next__)

 

 

 

　　2. 生成器表達式： 相似於 列表推到， 可是生成器 返回按需產生的結果

　　

#三元表達式
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('雞蛋%s' %i) print(egg_list)

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

# 與列表解析
l = （'雞蛋%s' %i for i in range(10)）  # 生成器外部用括號表示 而不是 [] # l 生成器表達式形式
print(l) print(next(l))  # Next 本質就是調用__next__
print(l.__next__())

總結：

　　1： 列表解析的 [] 換成（）就是 聲稱其表達式

　　2： 列表解析與 生成器表達式都是 遍歷編程方式，只不過 生成器表達式更節省內存

　　3： Python不但使用迭代器協議，讓for循環變得更加通用。大部份內置函數也使用迭代器協議訪問對象

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

 

生成器總結　　　

• 語法與函數相似
• 狀態掛起不用等待列表所有生成 ，生產一個就能夠yield一個
• 自動返回迭代器協議

 yield兩個特色:
　　

• 至關於 return作返回值 
• 保留函數的運行狀態