主要内容:
- 1. 生成器和生成器函数
- 2. 列表推导式
1. 生成器和生成器函数
(1) 什么是生成器---- 生成器实质就是迭代器
def func():
lst = []
for i in range(10000):
lst.append("衣服%s" % i)
return lst
lst = func()
print(lst)
def func():
lst = []
for i in range(10000):
lst.append("衣服%s" % i)
yield lst
lst = func()
print(lst) #
由于函数中存在了yield. 那么这个函数就是⼀个生成器函数. 这个时候. 我们再执行这个函数的时候. 就不再是函数的执行了. 而是获取这个生成器.生成器的本质是迭代器. 所以. 我们可以直接执行__next__()来执行生成器.
def func():
for i in range(1,10000):
yield "衣服%s" % i
gener = func() # 这个时候函数不会执行. 而是获取到生成器
ret = gener.__next__() # 这个时候函数才会执行. yield的作用和return⼀一样. 也是返回
print(ret) #衣服1
直接⼀次性全部拿出来会很占用内存可以使用生成器: ⼀次就⼀个用多少生成多少,生成器是⼀个⼀个的指向下⼀个,不会回去, __next__()到哪,指针就指到哪儿. 下⼀次继续获取指针指向的值.
def func():
lst = []
for i in range(1,10000):
lst.append("衣服%s" % i)
if i % 50==0:
yield lst
lst=[]
gen = func()
yf1=gen.__next__()
print(yf1)
yf2=gen.__next__()
print(yf2)
def func():
for i in range(1,10000):
yield "衣服%s" % i
gen = func()
for i in range(50):
yf = gen.__next__()
print(yf)
for i in range(50):
yf = gen.__next__()
print(yf)
上面的两种方式可以实现分段去取
(2)return 和yield
def func():
print("111")
yield 222
print("333")
yield 444
gener = func()
ret = gener.__next__()
print(ret)
ret2 = gener.__next__()
print(ret2)
ret3 = gener.__next__() # 最后⼀个yield执行完毕.再次__next__()程序报错,也就是说.和return⽆无关了了.
print(ret3)
# 结果: # 111# Traceback (most recent call last):# 222# 333 File "/Users/sylar/PycharmProjects/oldboy/iterator.py",line 55,in# 444 ret3 = gener.__next__() # 最后⼀一个yield执⾏行行完毕. 再次__next__()程序报错, 也 就是说. 和return⽆无关了. StopIteration
yield是分段来执行⼀个函数. return是直接停止执行函数.
(3) send 方法 send和__next__()一样都可以让生成器执行到下一个yield.
def eat():
print("我吃什什么啊")
a = yield "馒头"
print("a=",a)
b = yield "⼤大饼"
print("b=",b)
c = yield "⾲菜盒⼦"
print("c=",c)
yield "GAME OVER"
gen = eat() # 获取生成器
ret1 = gen.__next__()
print(ret1) #我吃什什么啊 馒头
ret2 = gen.send("胡辣汤")
print(ret2) #a= 胡辣汤 ⼤大饼
ret3 = gen.send("狗粮")
print(ret3) #b= 狗粮 ⾲菜盒⼦
ret4 = gen.send("猫粮")
print(ret4) #c= 猫粮 GAME OVER
send和__next__()区别:
- 1. send和next()都是让生成器向下走⼀次
- 2. send可以给上⼀个yield的位置传递值, 不能给后⼀个yield发送值. 在第⼀次执行生成器代码的时候不能使用send()
(4)生成器可以使用for循环来循环获取内部的元素:
def func():
yield "麻花藤"
yield "李彦宏"
yield "马云"
yield "刘强东"
gen = func()
print("__iter__" in dir(gen)) # 生成器的本质是迭代器. True
# for el in gen: # 生成器可以直接使用for循环
# print(el)
lst = list(gen) # 把生成器中的每一个数据拿出来组合成一个列表
print(lst) #['麻花藤','李彦宏','马云','刘强东']
2. 推导式
(1) 列表推导式 [结果 for循环 if筛选]
# 获取1-100内能被3整除的数
lst = [i for i in range(1,101) if i % 3 == 0]
print(lst)
# 100以内能被3整除的数的平⽅
lst = [i*i for i in range(1,101) if i % 3 == 0]
print(lst)
# 寻找名字中带有两个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)
列表推导式:一次性把所有数据创建出来,容易产生内存浪费
(2)字典推导式 {key: value for循环 if 筛选}
dic = {"张无忌":"九阳神功","乔峰":"降龙十八掌","楚留香":"帅"}
d = {dic[k]: k for k in dic}
print(d)
lst1 = ["东北","陕西","山西","开封","杭州","广东","济南"]
lst2 = ['大拉皮',"油泼面","老陈醋","灌汤包","西湖鲤鱼","早茶","胶东一锅鲜"]
dic = {lst1[i]:lst2[i] for i in range(len(lst1))}
print(dic)
(4)集合推导式
lst = ["2","4","5","3","2","3"]
s = {el for el in lst}
print(s) #起到去重的作用
(5)生成器表达式
生成器表达式和列表推导式的语法基本上是一样的,只是把[]替换成()
gen = (i for i in range(10)) # generator
生成器表达式只是记录一下代码。 然后每次需要的时候去生成器中执行一次这个代码
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