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Python【day 12】生成器和推导式

2019年10月07日 17:58  | 萬仟网IT编程  | 我要评论
一、生成器和生成器函数
1、生成器和生成器函数的概念
1、生成器的本质是迭代器
2、函数中包含yield,就是生成器函数

2、生成器函数的写法
def func():
a =10
yield 20
gen = func() #没有执行,而是生成一个生成器
普通函数和生成器函数的不同
1、普通函数名()表示函数的的执行
2、生成器函数名()不是函数的执行,而是生成一个生成器

yield和return的不同
1、retun表示返回,同时函数执行终止,return之后的代码不会执行
2、yield也表示返回,函数暂停,函数分段执行

def func():
a =10
yield 20
b = 30
yield 40
gen = func() #生成一个生成器
gen.__next__() #返回20 执行到第一个yield
gen.__next__() #返回40 从第一个yeild开始执行到第二个yield

3、如何得到生成器
1、生成器函数
生成器函数名()
2、生成器表达式
3、类型转换

4、生成器的特点
1、节省内存
2、惰性机制(每执行一次__next__()方法,取值一次)
3、只能向前取值,不能退后

5、生成器的取值
__next__()方法和send()方法的区别
前者表示向下取值
后者除了表示向下取值,还可以给上一个yield传递值
注意:send()方法不能用在第一个取值,第一个取值只能用__next__()
最后一个yield也不能用send()

6、生成器的好处
节约内存
'''

#关于__next__()方法和send()方法的例子
def func():
a = 1
a2 = yield 2
print(a2)
c = 3
c2 = yield 4
print(c2)
yield 5
gen = func() #生成一个生成器
gen.__next__() #执行到了第一个yield
gen.send('test') #把参数传递到第一个yield
gen.send('娃哈哈') #把参数传递到第2个yield

#生成器的好处-节约内存的例子
#一次性买100件衣服,需要地方保存,比较浪费内存
li1 = []
def func2():
for i in range(1,11):
li1.append('衣服 %s' % i)
return li1
ret = func2()
print(ret) #100件衣服一次性生成出来,放到列表到了
print('----------1')

#最好的方式是下一个100件衣服的订单,但是呢,需要一件,送一件,就不需要专门的地方保存了,节约内存
#方法1 生成器函数
def func3():
for i in range(1,11):
yield ('衣服 %s' %i)
gen = func3() #生成一个生成器
print(gen.__next__()) #第一件
print(gen.__next__()) #第二件
for i in gen: #生成器本质是迭代器,支持for循环
print(i)

#方法2 生成器表达式
# gen = (i for i in range(1,11))
# print(gen) #生成一个生成器(类比:就是买衣服订单)
# print(gen.__next__()) #第一件
# print(gen.__next__()) #第二件
# for i in gen: #生成器本质是迭代器,支持for循环
# print(i)

二、推导式
推导式(列表推导式,字典推导式等)
1、列表推导式:[结果 for循环 if条件]
2、字典推导式:{key: value for循环 if条件}
3、集合推导式:{key for循环 if条件}
注意:没有元组推导式

三、生成器表达式
1、生成器表达式:(结果 for循环 if条件)
2、惰性机制(类比:弹夹没子弹了,不能将同一个值,生成2次)
生成器是记录在内存中的一段代码,产生的时候,没有执行

生成器表达式和列表推导式的区别类比:
1、买100个鸡蛋,列表推导式:是一次性把100个鸡蛋买回来,需要地方存储
2、 生成器表达式:是买一只母鸡,需要鸡蛋就给下蛋

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