python学习 day11 (3月16日)----(生成器内置函数）

1生成器

1生成器的本质 一定是迭代器（反之不一定（用send（生成器特有方法）验证））
2生成器是可以让程序员自己定义的一个迭代器
3生成器的好处，节省内存空间
4生成器的特性，一次性的，惰性机制，从上往下
5send 相当于next + 传值，第一次出生成器的时候，如果使用send(这必须是None),建议开始__next__
6# python  2 next() iter()     # python 3 next() iter() __next()__ __iter()__

7yield 将可迭代对象元素逐个返回

函数体存的是代
码
#存yield 的时候是生成器

　　函数生成生成器

def fun():
    print(1)
    yield 4
g = fun()

#碰到return 就结束函数
#碰到 yield 就挂起

def fun():
    print(1)
    return 2
def fun():
    print(1)
    yield 4

三个错误分析

语法分析  语义分析 词法分析

生成器的两种情况

新建一个 用完就没 没了打错

def fun():
    print(1)
    yield 4 #我的函数走到这 生成第一个  之前的清空了
    print(2)
    yield 9 #第二部函数走到这
g = fun()  #生成一个生成器
fun()# #生成一个生成器
print(g.__next__() )
print(g.__next__() )# yield后面的
# print(g.__next__() )#迭代器  惰性只能用一个

直接使用  永不枯竭

print(fun().__next__())  #fun()  这样生成 一个生成器
# print(fun().__next__())
print(fun().__next__())#fun()又重新生成一个生成器 若有多个yield 到不了第二个

print(list(range(10000)))
#浪费内存
生成器
非常节省内存
send

def fun():
    print(1)
    a = yield 2#1挂起2返回值3接受值
    print(a)

    print(2)
    a = yield 3
    # print()
    c =yield 2
g = fun()

print(g.__next__())  # 有括号执行
a = g.__next__()    #接受值
print(a,'aa')

#第一次使用生成器 不是只用next
#第一次只能是None   如果非要传值
# print(g.send(None))#send = next + 传值
print(g.send(''))#send = next + 传值
# print(g.__next__())
# print(g.send('234'))#send = next + 传值
# next + send  = num(yield)

yiled from

只建一个新变量 和每次都建变量

def fun():
    li = [1,2,3,4]
    yield from li
ret = fun().__next__()
print('ret is ', ret)
ret = fun().__next__()
print('ret is ', ret)

a = fun() #把生成器地址给了a  和函数地址不一样
ret1 = a.__next__()
# 执行ret 这个变量的指向的生成器地址
ret2 = a.__next__()
print(ret1,ret2)
print(a)

def fun():
    li = [1,2,3,4]
    li1 = [9,6,7,7]

    # yield from li,li #会报错
    yield from li #会报错
    yield from li1 #会报错

ret = fun().__next__()
print('ret is ', ret)
ret = fun().__next__()
print('ret is ', ret)

ad = fun() #把生成器地址给了a  和函数地址不一样
ret1 = ad.__next__()
# 执行ret 这个变量的指向的生成器地址
ret2 = ad.__next__()
print(ret1,ret2)
print(ad.__next__())
print(ad.__next__())
print(ad.__next__())
print(ad)

举例：

'''
在必应壁纸的组图，一个个是生成器的迭代
而不是所有的都加到前端，太大，加载速度慢'''

更乱的

def func():
    if 2>1:
        print('这是逻辑1')
        yield True
    else:
        yield False
g = fun()
# while g.__next__():
#     print(1)
print('s     '.strip(),1)
s = 'ssss      '.strip()
print(s, 1)

def funny():
    with open('t','r',encoding='utf-8'):
        pass

推导式：

li = []
for i in range(10):
    li.append(i)

print([i for i in range(10)])
#[结果 语法]# 容器
li = []
for i in range(10):
    if i%2 == 1:
        li.append(i)
print(li)
print([i for i in range(10)if i%2==1])
for i in range(10):
    for em in range(3):
        li.append(em)
# 列表的
print([i for i in range(10)for em in range(3)])
# [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]
print([em for i in range(10)for em in range(3)])
# [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
print([j for i in range(10)for em in range(3)for j in range(5)])#30个
# [0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4]
print(i for i in range(10)for em in range(3))
print(i)  #
# <generator object <genexpr> at 0x0000000001DE78E0>
# 集合推导式
print({i for i in range(10)for em in range(3)})
# {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
# 字典推导式
print({i : i+1 for i in range(10)}) #｛‘电脑’：‘998’，‘998’：1｝
# {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}

# 元组---没有
print((i for i in range(10)))#和上面的一样生成器
# 字符串也没有
print(i for i in 'adjaigia')  #和上面的一样生成器
#生成器
g = (i for i in range(10))
a = g
print(a.__next__())
print(a.__next__())
#1. 外部需要容器报一下， 里面的第一个位置 结果 剩下位置都是语句
#2. 推导式 ----面试  实现小的需求时  可以使用推导式，节省代码
#3. 不要写太长，可读性差

从文本里面读文件，生成器的方式读出来，不是一次性都读出来，用多少使多少>>>>>>

文本如下

adfadafadfadfa

fadfasdfafassdfada

adafdafadfadffasf

adfafdafadfafsdfadfadafadfadfa

adfadfasdfafassdf

adafdafadfadffasf

adfafdafadfafsdfadfadafadfadfa

adfadfasdfafassdf

adafdafadfadffasf

adfafdafadfafsdf

代码如下

def funny():
    with open('t', 'r', encoding='utf-8') as f:
            for a in f:
                if a == '\n':
                    del a  #输出 多行 没输出a 的空行 但是也有空行输出
                else:
                    yield a.strip()  #这样就没空格了  怎么删了两次
            # print(f.read())
            # yield from f.read()  # 这个是读的什么 显示的是a \n b \n c\n
            # yield from f # 这个是读的什么 显示的是abcd  换好几行  在写 再换好几行  怎么执行完了还隔一行再写
g = funny().__iter__()
#确实是对的   #最后是  传入元素里还含有空格 ，然后用 strip 删除
#  多个才能看出来 以后不能  只弄两个  空格也是输出
print(g.__next__(),end='这里')
print('你是？',g.__next__(),'他是')
print('你是？',g.__next__())
print(g.__next__())
#明明可以下面  非要上面
for i in range(10):
    print(g.__next__())

g = funny()#等于g = funny().__iter__()
print(g.__next__())

生成器举例：

#写那个逻辑的
def func():
    if 2 > 1:
        print('这是逻辑1')
        yield True
    else:
        yield False
g = func()
print(id(g))#
# print(g.__next__())
while func().__next__():    #答案不一样
    print(id(func()))       #42333816
    break
    print(1)