生成器-推导式

生成器

生成器:自己定义一些函数惰性机制本质就是迭代器

迭代器:使用自己写好的数据结构元素

yield 产生生成器

def foo():
    print(1)
    yield 4              #yield 返回值    记录执行到哪,停止,不往下执行
    print(2)
    yield 5
g = foo()                  
print(g.__next__())       #触发启动生成器

yield要和next个数一一对应,最后一个yield下边的代码不运行

生成器定义:函数体中存在yield就是生成器,函数名()就产生生成器

def foo():
    print(1)
    yield 4 
    print(2)
    yield 5
g = foo()                  #产生生成器
g.__next__()            #调用yield的返回值 返回给g.__next__()

生成器的好处:节省空间

send()
相当于__next__ + 传值在外界向生成器传递参数

def func():
    print(44)
    l = yield 5
    print(22)
    print(l)
    yield 66
g = func()
print(g.__next__())
print(g.send(55))           #传值给上一个yield 赋给l,然后向下运行

结果:
44
5
22
55
66

send不能在第一次使用.如果想把send在第一次使用,找不到上一个yield去赋值,会报错.但是可以send(None),就可以继续向下运行

第一次启动生成器的时候,使用生成器.__next__ 或生成器.send(None)

yield from

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实现循环必须是可迭代数据只能使用__next__

def func():
    lst = [1,2,3,4]
    yield from lst                        #相当于 for i in lst:   
g = func()                                               #yield i
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())

结果:
1
2
3
4

推导式

1.列表推导式

li = [i for i in range(10)]       #[结果 语句]     不能加:和,
print(li) 
li = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]          #if语句 [结果 语句 条件]
print(li)
li = [i for i in range(10) if i > 3 if i%2 ==0]             #if嵌套
print(li)

结果:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 2, 4, 6, 8]
[4, 6, 8]



#只能走一条线 不能用elif

2.集合推导式

print({i for i in range(10) if i>4})

dic = {'1':2,'2':3}
d = {i for i in dic.items()}
print(d)

结果:
{5, 6, 7, 8, 9}
{('1', 2), ('2', 3)}

3.字典推导式

lst1 = ['1','2']
lst2 = [2,3]
d = {lst1[i]:lst2[i] for i in range(2)}
print(d)

dic = {'1':2,'2':3}
print({k:v for k,v in dic.items()})

结果:
{'1': 2, '2': 3}
{'1': 2, '2': 3}

4.生成器推导式

长的像元祖推导式,但是需要记住,元祖没有推导式

l = (i for i in range(100) if i%3 ==0)
for i in range(10):
    print(l.__next__())

展开:

def l():
    for i in range(100):
        if i > 3:
            yield i
g = l()
for i in range(10):
    print(g.__next__())

筛选:

l = (i for i in range(10) if i > 3)
for i in range(10):
    print(l.__next__())

生成器

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