自學Python4.8 - 生成器(方式二：生成器表達式)
定義：生成器（generator）是一個包含yield關鍵字的函數，當它被調用的時候，在函數體中的代碼不會被執行，而是會返回一個迭代器。
（一個函數調用時返回一個迭代器，那這個函數就叫作生成器（generator）；
若是函數中包含yield語法，那這個函數就會變成生成器；）前端
- 生成器是一個特殊的程序，能夠被用做控制循環的迭代行爲
- 生成器相似於返回值爲數組的一個函數，這個函數能夠接收參數，能夠被調用，可是，不一樣於通常的函數會一次性返回包含了全部數值的數組，生成器一次 只產生一個值，這樣消耗的內粗數量大大減小，並且容許調用函數能夠很快的開始處理前幾個返回值。所以，生成器看起來像一個函數可是表現的卻像一個迭代器
python提供了兩種基本的生成器方式：python
- 生成器函數：也是用def來定義，利用關鍵字yield一次返回一個結果，阻塞，從新開始
每次請求一個值，就會執行生成器中的代碼，知道遇到一個yield或者return語句
①yield語句意味着應該生成一個值
②return語句意味着要中止執行（不生成任何東西，只有在一個生成器中使用時才能進行無參數調用）
- 生成器表達式：返回一個對象，這個對象只有在須要的時候才產生結果
2. 生成器表達式：
生成器表達式來自於迭代和列表解析的組合，生成器表達式和列表解析相似，可是他使用尖括號而不是方括號括起來的。數據庫
print([ x ** 3 for x in range(5)]) # 列表推導式
print((x ** 3 for x in range(5))) # 生成器表達式
print(list(x ** 3 for x in range(5)))# 二者之間轉換
輸出：django
for n in (x ** 3 for x in range(5)):
print('%s, %s' % (n, n * n)) # 就操做而言，生成器表若是使用大量的next()函數會顯得十分不方便，for循環會自動出發next函數
輸出：編程
[每個元素或者是和元素相關的操做 for 元素 in 可迭代數據類型] #遍歷以後挨個處理數組
[知足條件的元素相關的操做 for 元素 in 可迭代數據類型 if 元素相關的條件] #篩選功能網絡
舉例1：
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)
字典推導式多線程
舉例1：併發
將一個字典的key和value對調
舉例2：
合併大小寫對應的value值，將k統一成小寫
舉例3：
集合推導式，自帶結果去重功能
3. 生成器函數與協程生成器表達式比較
一個迭代既能夠被寫成生成器函數，也能夠被協程生成器表達式，均支持自動和手動迭代。並且這些生成器只支持一個active迭代，也就是說生成器的迭代器就是生成器自己。
①
def recv():
print('Are your ready:')
while True:
n = yield #yield語句還有更給力的功能，做爲一個語句出如今賦值運算符的右邊，接受一個值，或同時生成一個值並接受一個值
print('總共用了 %s 秒' % n)
c = recv()
c.__next__()
c.send(100)
c.send(300)
輸出：
解釋：以上這種方式使用yield語句的函數稱爲協程。在這個例子中，對於__next__的初始調用是必不可少的，這樣協程才能執行可通向第一個yield表 達式的語句。在這裏協程會掛起，等待相關生成器對象send()方法給它發送一個值。傳遞給send()的值由協程中的yield表達式返回。 協程的運行通常是無限期的，使用方法close()能夠顯式的關閉它。
②
def split_line():
print('ready to split')
result = None
while True:
line = yield result #若是yield表達式中提供了值，協程可使用yield語句同時接收和發出返回值
result = line.split()
s = split_line()
s.__next__()
print(s.send('1,2,3'))
輸出：
解釋：
這個例子中的前後順序很是重要。首個next()方法讓協程執行到yield result，這將返回result的值None。
在接下來的send()調用中，接收到的值被放到line中並拆分到result中。
send()方法 的返回值就是下一條yield語句的值。也就是說，send()方法能夠將一個值傳遞給yield表達式，可是其返回值來自下一個yield表達式，而不是接收send()傳遞的值的yield表達式。
③ 若是想用send()方法來開啓協程的執行，必須先send一個None值，由於這時候是沒有yield語句來接受值的，不然就會拋出異常
def split_line():
print('ready to split')
result = None
while True:
line = yield result #若是yield表達式中提供了值，協程可使用yield語句同時接收和發出返回值
result = line.split()
s=split_line()
print(s.send('1 2 3'))
輸出：
def split_line():
print('ready to split')
result = None
while True:
line = yield result #若是yield表達式中提供了值，協程可使用yield語句同時接收和發出返回值
result = line.split()
s=split_line()
print(s.send(None))
print(s.send('1 2 3'))
輸出：
④ 生成器的功能很是強大。協程能夠用於實現某種形式的併發。在某些類型的應用程序中，能夠用一個任務調度器和一些生成器或協程實現協做式用戶空 間多線程，即greenlet。
yield的威力將在協程，協同式多任務處理(cooperative multitasking)，以及異步IO中獲得真正的體現。
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