Python进阶-VI 生成器函数进阶、生成器表达式、推导式
一、生成器函数进阶
需求:求取移动平均数
1、应用场景之一,在奥运会气枪射击比赛中,每打完一发都会显示平均环数!
def show_avg():
print('你已进入显示移动平均环数系统!')
a = yield
avg = a/1
b = yield
avg = (a + b)/2
print('目前的平均环数是:')
yield avg generator = show_avg()
generator.__next__()
print(generator.send(10)) # 第一发打了10环
print(generator.send(9.8)) # 第二发打了9.8环
send 获取下一个值的效果和next基本一致,
只是在获取下一个值的时候,给上一yield的位置传递一个数据
使用send的注意事项
# 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
# 最后一个yield不能接受外部的值
2、获取移动平均值,数据如下:10,20,30,40
# 进阶一下:用循环取平均值
def average():
sum = 0
count = 0
avg = 0
while 1:
num = yield avg
sum += num
count += 1
avg = sum/count
g = average()
print(g.__next__()) #执行该语句,代码就执行到:= yield avg 返回的avg = 0 其他参数的值也都是默认的
print(g.send(10)) #执行该语句,代码进入到第二次循环,yield avg 返回avg = 10,接着num = 10,sum = 10,count = 1,avg = 10
print(g.send(20)) #执行该语句,代码进入到第三次循环,yield avg 返回avg = 15,接着num = 20,sum = 10+20,count = 1+1,avg =(10+20)/2
print(g.send(30)) #执行该语句,代码进入到第四次循环,yield avg 返回avg = 20,接着num = 30,sum = 10+20+30,count = 1+1+1,avg =(10+20+30)/3
print(g.send(40)) #执行该语句,代码进入到第五次循环,yield avg 返回avg = 25,接着num = 40,sum = 10+20+30+40,count = 1+1+1+1,avg =(10+20+30+40)/4
3、预激生成器的装饰器
#send前必须要__next__()一下,如果大量的使用到,可以考虑使用装饰器来做!
# 我们来改造一下打靶环数的例子:
def next(func):
def inner(*args,**kwargs):
g = func(*args,**kwargs)
g.__next__()
return g
return inner @next
def avg_ring_count():
print('你已进入显示移动平均环数系统!')
sum = 0
count = 0
avg = 0
while 1:
print('目前的平均环数是:')
num = yield avg
sum += num
count += 1
avg = sum / count g = avg_ring_count()
print(g.send(10))
print(g.send(9.8))
print(g.send(9.6))
print(g.send(8.9))
二、生成器表达式和各种推导式
1、引入的例子:列表推导式
love_list = []
for i in range(200):
love_list.append('ILOVEU%d'%i)
# 可以写成:
love_list = ['ILOVEU%d'%i for i in range(200)]
2、引入生成器表达式
#将上面的列表推导式,小改一下即可:
generator = ('ILOVEU%d'%i for i in range(20)) for i in generator:
print(i)
我们发现两者的不同之处在于:
括号不一样
返回的值不一样 === 几乎不占用内存,你要一条就给一条,而不是一次性都拿出来
3、各种推导式
1)列表推导式,上面已经介绍过了
#30以内所有能被3整除的数
ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0] #完整的列表推导式
g = (i for i in range(30) if i%3 == 0) #完整的列表推导式
print(ret) #30以内所有能被3整除的数的平方
ret = [i*i for i in (1,2,3,4) if i%3 == 0]
ret = (i*i for i in range(30) if i%3 == 0)
print(ret) # 例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字
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]
ret = (name for lst in names for name in lst if name.count('e') ==2)
print(ret)
2)字典推导式
#例一:将一个字典的key和value对调
mcase = {'a': 10, 'b': 34}
#{10:'a' , 34:'b'}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency) #例二:合并大小写对应的value值,将k统一成小写
mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
#{'a':10+7,'b':34,'z':3}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase}
print(mcase_frequency)
3)集合推导式
# 自带结果去重功能
squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
4、各种推导式的小结: [or{or(每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型)or}or] #遍历之后挨个处理 元素个数不变
[or{or(满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件)or}or] #筛选功能 带if 元素个数可能改变
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