【学习笔记】--- 老男孩学Python，day13 生成器,生成器函数,各种推倒式和生成器表达式

1. 生成器和生成器函数

生成器的本质就是迭代器

生成器的三种创建办法:

1.通过生成器函数

2.通过生成器表达式创建生成器

3.通过数据转换

 

2. 生成器函数:

函数中包含了yield的就是生成器函数

注意:生成器函数被执行. 获取到的是生成器. 而不是函数的执行生成器表达式:

(结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选)

取值:

1. __next__()

 def func():
     print("我是周杰伦")
     yield "昆凌"  # 函数中包含了yield, 当前这个函数就不再是普通的函数了. 是生成器函数

 g = func()
 print(g.__next__())
 print(func().__next__())

 g1 = func()
 g2 = func()
 print(g1.__next__())
 print(g1.__next__())

 print("==============")
 print(g2.__next__())

 g = func()  # 通过函数func()来创建一个生成器
 print(g.__next__()) # 周杰伦
 print(g.__next__()) # 王力宏
 print(g.__next__()) # 笛卡尔积
 print(g.__next__())

 # return 直接返回结果. 结束函数的调用
 # yield 返回结果.可以让函数分段执行
 #
 def func():
     lst = []
     for i in range(1,100001):
         lst.append("衣服%s" % i)
     return lst

 def gen():
     i = 1
     while i < 100001:
         yield "衣服%s" % i
         i = i + 1
 g = gen()
 print(g.__next__())
 print(g.__next__())
 print(g.__next__())
 print(g.__next__())
 print(g.__next__())
 print(g.__next__())

 def func():
     yield 11
     yield 22
     yield 33
     yield 44

 g = func()  # 拿到的是生成器. 生成器的本质是迭代器. 迭代器可以被迭代 生成器可以直接for循环

 for i in g:
     print(i)    # 本质上执行的是__next__()

 it = g.__iter__()
 while True:
     try:
         print(it.__next__())
     except StopIteration:
         break

2. send(值) 给上一个yield位置传一个值, 第一个和最后一个yield不用传值

 def func():
     print("大碴粥")
     a = "
     print(a)
     print("狗不理")
     b = "
     print(b)
     print("大麻花")
     c = "
     print(c)

 g = func()
 print(g.__next__())
 print(g.send(1))
 print(g.send(2))
 print(g.send(3))

 # __next__() 可以让生成器向下执行一次
 # send() 也可以让生成器向下执行一次, 给上一个yield传一个值, 第一个不能用send(). 最后一个也不要传值

 def eat():
     print("我吃什么啊")
     a =  yield  "馒头"
     print("a=",a)
     b =  yield  "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)
 ret2 = gen.send("胡辣汤")
 print(ret2)
 ret3 = gen.send("狗粮")
 print(ret3)
 ret4 = gen.send("猫粮")
 print(ret4)

 def func():
     yield 11
     yield 22
     yield 33
     yield 44
 g = func()
 lst = list(g)   # 可迭代对象
 print(lst)

 3. 可以for循环

 

 4. list(g)

 

3. 各种推导式和生成器表达式:

 # 生成列表 里面装1-14的数据
 lst = []
 for i in range(1,15):
     lst.append("python%s" % i)
 print(lst)

 # 列表推倒式; 最终给你的是列表
 # 语法 [最终结果(变量) for 变量 in 可迭代对象]

 lst = [i for i in range(1,15)]
 print(lst)

 # [最终结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]
 lst = [i for i in range(1,101) if i%2==0]
 print(lst)

 # 1. 获取1-100内能被3整除的数
 lst = [i for i in range(1,101) if i % 3 == 0]
 # 2. 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]
 # 3. 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)

 lst = ["衣服%s" % i for i in range(10000)]
 g = (i for i in range(10))
 print(list(g))

 gen = ("麻花藤我第%s次爱你" % i for i in  range(10))
 for i in  gen:
     print(i)

生成器的惰性机制

def func():
    print(111)
    yield  222
g = func()
g1 = (i  for i in  g)
g2 = (i  for i in  g1)

print(list(g))
print(list(g1))
print(list(g2))

列表推倒式 [结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选]

字典推倒式 {结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选} 结果=>key:value

集合推倒式 {结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选} 结果=>key

dic = {"a":"b", "c":"d"}
# 把字典中的key:value互换 .{"b":"a", "d":"c"}
new_dic = {dic[key]:key for key in dic}
print(new_dic)

lst1 = ["alex", "wusir", "taibai", "ritian"]
lst2 = ['sb', "很色", "很白", "很牛"]
# {"alex":"sb", "wusir":"很色"}

dic = { lst1[i]:lst2[i] for i in range(len(lst1))}
print(dic)

lst = ["马化腾", "马化腾", "王建忠", "张建忠", "张建忠", "张雪峰", "张雪峰"]

s = {i for i in lst}    # 集合推倒式
print(s)