列表生成式

需求:列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]每个值加1,如何实现?

方法1:列表追加

 >>> a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> b = []
>>> for i in range(10):
... b.append(i+1)
...
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = b
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

方法2:原值修改enumerate

 >>> a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> for index,i in enumerate(a):
... a[index] += 1
...
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

方法3:map函数

 >>> a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> a = map(lambda x:x+1,a)
>>> a
<map object at 0x000000000299FF60>
>>> for i in a: print(i)
...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

方法4:列表生成,作用:使代码更简洁

 >>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

生成器

当list列表很大,比如100万条,只使用几个,而不是使用那么多,如果全部放进内容占用空间很大,使用一种机制:边循环边计算,称为生成器

元组:

 >>> b = (i*2 for i in range(10))
>>> b
<generator object <genexpr> at 0x00000000029981A8>
>>> for i in b:
... print(i)
...
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18

列表:

 >>> c = [i*2 for i in range(10)]
>>> c
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

两者区别:最外层的[]和(),一个是list,一个是generator生成器。

如何打印其中的元素:

列表list:

 >>> c[9]
18
>>> len(c)
10

元组generator:生成器使用元组,只有被调用了才会生成数据,调用哪生成哪。调用方法:next()

 >>> b[9] #生成器没有像列表一样的下标操作
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'generator' object is not subscriptable
 >>> b = (i*2 for i in range(10))
>>> next(b)
0
>>> next(b)
2
>>> next(b)
4
>>> next(b)
6
>>> next(b)
8
>>> next(b)
10
>>> next(b)
12
>>> next(b)
14
>>> next(b)
16
>>> next(b)
18
>>> next(b) #next只记录当前位置,调用到最后一个再调用就会报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

next()方法调用到最后一个后再调用就会抛出StopIteration错误异常,正确的方法:

 >>> g = ( i*2 for i in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
...
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18

举例1:斐波那契数列1,1,2,3,5,8,13...,函数代码为

 def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done' fib(10)
1
1
2
3
...
55

赋值语句:a,b = b,a+b  相当于 t=(b,a+b) a=t[0] b=t[1]

生成器写法:

 def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
#print(b)
yield(b) #有yield关键字就不是普通函数,而是一个生成器generator
a, b = b, a + b
n = n + 1
return '异常了' #11个next方法执行后,就会抛出异常Stop Iteration:异常了,所以return返回的是异常消息 f=fib(10) #生成器必须被调用才能生效
#print(f.__next__()) #使用next方法调用
for i in f: #正确调用方式如下
print(i)

总结:有yield函数就是一个生成器,return返回异常消息。yield保存函数中断状态,想什么时候回来就什么时候回来。

生成器的作用:函数是顺序执行,遇到return或最后一行语句就结束执行;生成器在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。(断点执行下看看)

yield实现单线程情况下并发!!!

 举例2:典型的生产者消费者模型

 import time
def consumer(name):
print("%s准备吃包子了"%name)
while True:
baozi = yield #没有yield返回值,表示为空
print("包子[%s]来了,被[%s]吃了"%(baozi,name))
c = consumer("A")
c.__next__()
执行结果:
A准备吃包子了 再添加一行代码:
c.__next__()
包子[None]来了,被[A]吃了 分析:
第一次程序执行顺序:
def consumer---c=consumer("A")使得c变成generator生成器---c.__next__()调用生成器--def consumer(name = "A")--print---while True---baozi=yield--返回为空退出,底下的print(包子被谁吃了)不执行 第二次程序执行顺序:
def consumer---c=consumer("A")使得c变成generator生成器---c.__next__()调用生成器--def consumer(name = "A")--print---while True---baozi=yield--第二个c.__next__()---baozi=yield---print(包子被谁吃了)---baozi=yield---返回为空退出

注:生成器只有g.__next()__方法调用,同t = next(g)一样。

执行结果:

A准备吃包子了
包子[None]来了,被[A]吃了

 import time
def consumer(name):
print("%s准备吃包子了"%name)
while True:
baozi = yield #没有yield返回值,表示为空
print("包子[%s]来了,被[%s]吃了"%(baozi,name))
c = consumer("A")
c.__next__() b1 = "韭菜馅"
c.send(b1)
c.__next__() 执行结果:
A准备吃包子了
包子[韭菜馅]来了,被[A]吃了
包子[None]来了,被[A]吃了 next和send区别?
next只是调用yield,send不仅调用还给yield传值

最终代码:单线程下的并行效果叫协程。

 import time
def consumer(name):
print("%s准备吃包子了"%name)
while True:
baozi = yield #没有yield返回值,表示为空
print("包子[%s]来了,被[%s]吃了"%(baozi,name))
# c = consumer("A")
# c.__next__()
#
# b1 = "韭菜馅"
# c.send(b1) def producer(name):
c = consumer('A') #两个消费者
c2 = consumer('B')
c.__next__() #调用,打印“准备吃包子”
c2.__next__()
print("开始准备做包子了")
for i in range(10):
time.sleep(1) #每1s钟做2个包子
print("做了2个包子")
c.send(i)
c2.send(i) producer("alex") 执行结果:
A准备吃包子了
B准备吃包子了
开始准备做包子了 做了2个包子
包子[0]来了,被[A]吃了
包子[0]来了,被[B]吃了
....
做了2个包子
包子[9]来了,被[A]吃了
包子[9]来了,被[B]吃了 分析:三行三行的打印,好像是并行的,类似nginx异步IO的效果

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