17-列表生成器

列表生成式

[x for x in range(10)]

结果：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> [x for x in range(10)]

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

>>>

>>> [x*2 for x in range(10)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

>>>

>>> [x*x for x in range(10)]

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>>

def f(n):

return n**3

a=[f(x) for x in range(10)]

一种赋值形式

>>> t=(1,2)

>>> a,b=t

>>> a

>>> b

t里面的元素多了少了都会报错必须对应起来

>>> t=(1,2,3)

>>> a,b=t

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

列表生成器: () [ ] 括号的区别生成器就是一个可迭代对象(iterable) 与垃圾回收机制有关

>>> s=(x*2 for x in range(10))

>>> s

调用生成器内部方法来第一个值 s.__next__()

>>> s.__next__() next(s) 两者等价在python 时使用 s.next()

>>> s.__next__()

>>> next(s)

当next到最后时假如没有元素了会报错误使用for循环不会报错因为内部存在处理

for i in s:

print(i)

生成器有两种创建方式：1.小括号方式(上面这种) 2.通过已有关键字生成生成器对象

python中有一个非常有用的语法叫做生成器，所利用到的关键字就是yield。有效利用生成器这个工具可以有效地节约系统资源，避免不必要的内存占用。

def foo(): foo()就是一个生成器对象了

print('ok')

yield 1

for后面加的时可迭代对象生成器迭代器字典列表都是可迭代对象（内部有__iter__()方法的对象）

斐波那契数列：

使用生成器

def fib(max):

n,before,after=0,0,1

while n<max:

yield before

before,after=after,before+after

n=n+1

不使用生成器

def fib(max):

n,before,after=0,0,1

while n<max:

print(before)

before,after=after,before+after

n=n+1

send() 函数第一次send前面如果没有next 只能传入一个send(None)

需要先找到count的位置才能使用send()传值到count()

def bar():

print(''ok1)

count=yield 1

print(count)

yield 2

b=bar()

next(b)

ret=b.send('eeeee') ret返回的是2 若不清楚流程断点调试可以清楚的看到执行流程

使用生成器实现伪并发：

import time

def consumer(name):

print("%s 准备吃包子啦！" %name)

while True:

baozi=yield

print("包子[%s]来了，被[%s]吃了！" %(baozi,name))

def Cook(name):

c = consumer('A')

c2 = consumer('B')

c.__next__()

c2.__next__()

print("%s开始准备做包子啦！"%name)

for i in range(10):

time.sleep(1)

print("做了2个包子！")

c.send(i)

c2.send(i)

Cook("xxx")

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