Python笔记 Day9（生成器）

生成器：

什么是⽣成器. ⽣成器实质就是迭代器.
在python中有三种方式来获取生成器:
　　1. 通过生成器函数
　　2. 通过各种推导式来实现生成器
　　3. 通过数据的转换也可以获取生成器

首先, 我们先看一个很简单的函数:

def func():
    print("111")
    return 222

ret = func()
print(ret)
结果:
111
222

# 将函数中的return改为yield就是生成器
def func():
    print("111")
    yield 222

ret = func()
print(ret)
结果:
<generator object func at 0x10567ff68>

　　运行的结果和上⾯不一样. 为什么呢. 由于函数中存在了yield. 那么这个函数就是一个生成器
函数. 这个时候. 我们再执行这个函数的时候. 就不再是函数的执行了. ⽽而是获取这个生成器.
如何使⽤呢? 想想迭代器. 生成器的本质是迭代器. 所以. 我们可以直接执行__next__()或则next()来执行
以下生成器.

def func():
print("111")
yield 222
gener = func() # 这个时候函数不会执行. 而是获取到生成器
ret = gener.__next__() # 这个时候函数才会执行. yield的作⽤和return一样. 也是返回
数据
print(ret)
结果:
111
222

　　那么我们可以看到, yield和return的效果是一样的. 有什么区别呢? yield是分段来执行一个
函数. return呢? 直接停止执行函数.

def func():
    print("111")
    yield 222
    print("333")
    yield 444

gener = func()
ret = gener.__next__()  # 111
print(ret)    # 222
ret2 = gener.__next__()  #333
print(ret2) # 444
ret3 = gener.__next__() # 最后⼀一个yield执行完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是
说. 和return无关了
print(ret3)
结果:
111
Traceback (most recent call last):
222
333
File "/Users/sylar/PycharmProjects/oldboy/iterator.py", line 55, in
<module>
444
ret3 = gener.__next__() # 最后⼀个yield执行完毕. 再次__next__()程序报错, 也
就是说. 和return⽆关了.
StopIteration

　　当程序运行完最后一个yield. 那么后⾯继续进行__next__()程序会报错.
好了生成器说完了. 生成器有什么作⽤用呢? 我们来看这样一个需求. 老男孩向JACK JONES订
购10000套学⽣生服. JACK JONES就比较实在. 直接造出来10000套衣服.

def cloth():
    lst = []
    for i in range(0, 10000):
        lst.append("⾐衣服"+str(i))
    return lst

cl = cloth()   

#   但是呢, 问题来了. 老男孩现在没有这么多学⽣啊. 一次性给我这么多. 我往哪里放啊. 很尴尬啊. 最好的效果是什么样呢? 我要1套. 你给我1套. 一共10000套. 是不是最完美的.   

def cloth():
    for i in range(0, 10000):
        yield "⾐衣服"+str(i)

cl = cloth()
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())    

# 区别: 第⼀种是直接一次性全部拿出来. 会很占⽤用内存. 第二种使⽤生成器. 一次就一个. 用多少生成多少. 生成器是一个一个的指向下一个. 不会回去, __next__()到哪, 指针就指到哪儿.下一次继续获取指针指向的值.  

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　　接下来我们来看send方法, send和__next__()一样都可以让生成器执行到下一个yield，但是send可以给yield的前一个变量传值。

import time
def consumer(f):
    print('%s开始吃包子了'%f)
    while True:
        baozi = yield  # 使函数成为一个生成器
        print('包子%s来了，被%s吃了'%(baozi,f))

def producer():
    s = consumer('A')
    b = consumer('B')  # 在此建立两个生成器，等待调用
    s.send(None) # 效果是 ‘准备吃包子了’
    next(b)  # 也可以写作 b.__next__ 或则 b.send(None)
    print('老子开始做包子了')
    for i in range(1,10,2):
        time.sleep(1)
        print('做了2个包子')
        s.send(i)

# send和__next__()区别:
        1. send和next()都是让生成器向下走一次
        2. send可以给上一个yield的位置传递值, 不能给最后一个yield发送值. 在第一次执⾏生

成器代码的时候不能使⽤用send()，除非b.send(None)　

　　这里我们打个比方，就好比我们去饭店去吃饭，一个大圆桌，列表就像桌子上的菜，而生成器就是一个厨师，但是这个厨师有脾气，只能按着菜单顺序炒菜！（相比之下，圆桌空间有限，放的菜也是有限的，而有了厨师则一次上一个菜，就很节约空间）; 还有一种比方就是，你喜欢吃鸡蛋，一次性买200个鸡蛋放冰箱，但是

当你吃到最后的时候，鸡蛋都坏了，但是如果你买一只母鸡回来，想吃每天都有。

　　生成器可以使用for循环来循环获取内部的元素:(for循环中本来就是调用__next__()方法）

def foo():
    print('ok')
    yield 1

    print('ok2')
    yield 2

    return 'over'

# 第一种情况
g = foo()
next(g)  # ok
next(g)  # ok2

# 第二种情况
s = foo()
for i in s:
    print(i)   # ok 1 ok2 2  因为这里i = next(s) 就会打印yield的返回值

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二. 列表推导式, 生成器表达式以及其他推导式　

　　列表推导式是通过一行来构建你要的列表, 列表推导式看起来代码简单. 但是出现错误之
后很难排查.
　　1、列表推导式的常⽤用写法:
　　　　　　　　[ 结果 for 变量 in 可迭代对象]
例. 从python1期到python14期写入列表lst:

lst = ['python%s' % i for i in range(1,15)]
print(lst)

　　2、我们还可以对列表中的数据进行筛选

　　　筛选模式:    [ 结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件 ]

# 获取1-100内所有的偶数
lst = [i for i in range(1, 100) if i % 2 == 0]
print(lst)

　　　3、生成器表达式和列表推导式的语法基本上是一样的. 只是把[]替换成()

s = [x**3 for x in range(10)]   # 这里生成的是一个列表

s = (x for x in range(10))    # 这里就是个生成器了　<generator object <genexpr> at 0x106768f10>

 　　　　打印的结果就是一个生成器. 我们可以使用for循环来循环这个生成器:

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

生成器表达式也可以进行筛选:
# 获取1-100内能被3整除的数
gen = (i for i in range(1,100) if i % 3 == 0)
for num in gen:
    print(num)

# 100以内能被3整除的数的平⽅
gen = (i * i for i in range(100) if i % 3 == 0)
for num in gen:
    print(num)

# 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']]

# 不用推导式和表达式
result = []
for first in names:
    for name in first:
        if name.count("e") >= 2:
            result.append(name)
print(result)

# 推导式
gen = (name for first in names for name in first if name.count("e") >= 2)
for name in gen:
    print(name)            

 　　4、生成器表达式和列表推导式的区别:　　　　

　　　　1. 列表推导式比较耗内存. 一次性加载. 生成器表达式几乎不占⽤用内存. 使用的时候才分
　　配和使用内存
　　　　2. 得到的值不一样. 列表推导式得到的是一个列列表. 生成器表达式获取的是一个生成器.
　　举个栗子.
　　　　同样一篮子鸡蛋. 列表推导式: 直接拿到一篮子鸡蛋. 生成器表达式: 拿到一个老母鸡. 需要
　　鸡蛋就给你下鸡蛋.
　　生成器的惰性机制: 生成器只有在访问的时候才取值. 说白了. 你找他要他才给你值. 不找他
　　要. 他是不会执行的

def func():
    print(111)
    yield 222

g = func() # 生成器器g
g1 = (i for i in g) # 生成器器g1. 但是g1的数据来源于g
g2 = (i for i in g1) # 生成器器g2. 来源g1

print(list(g)) # 获取g中的数据. 这时func()才会被执行. 打印111.获取到222. g完毕.
print(list(g1)) # 获取g1中的数据. g1的数据来源是g. 但是g已经取完了. g1 也就没有数据了
print(list(g2)) # 和g1同理理

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 深坑==> ⽣生成器. 要值得时候才拿值.

　　字典推导式:
　　　　根据名字应该也能猜到. 推到出来的是字典

# 把字典中的key和value互换
dic = {'a': 1, 'b': '2'}
new_dic = {dic[key]: key for key in dic}
print(new_dic)

# 在以下list中. 从lst1中获取的数据和lst2中相对应的位置的数据组成一个新字典
lst1 = ['jay', 'jj', 'sylar']
lst2 = ['周杰伦', '林林俊杰', '邱彦涛']
dic = {lst1[i]: lst2[i] for i in range(len(lst1))}
print(dic)

集合推导式:
　　集合推导式可以帮我们直接生成一个集合. 集合的特点: 无序, 不重复. 所以集合推导式自
带去重功能

lst = [1, -1, 8, -8, 12]
# 绝对值去重
s = {abs(i) for i in lst}
print(s)

总结：　　

　　推导式有：列表推导式, 字典推导式, 集合推导式, 没有元组推导式

生成器表达式: (结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选)
生成器表达式可以直接获取到生成器对象. ⽣生成器对象可以直接进行for循环. 生成器具有
惰性机制.

一个面试题：难度系数500000000颗星:

def add(a, b):
    return a + b
def test():
    for r_i in range(4):
        yield r_i

g = test()

for n in [2, 10]:
    g = (add(n, i) for i in g)
print(list(g))   

友情提示: 惰性机制, 不到最后不会拿值
这个题要先读一下. 然后⾃⼰分析出结果. 最后⽤用机器跑⼀下.