python之路——（生成器进阶、列表推导式和生成器表达式）

生成器进阶

一、生成器调用 send（）的使用方法：

先next在send()

#一周利率转换
def average_func():
    total = 0
    count = 0
    avweage = 0
    while True:
        value = yield average   #0  30.0  25.0
        total += value      #30   50
        count += 1        # 1    2
        average = total/count  #30  25
g=average_func()
print(g.__next__())     #0
print(g.send(30))       #30
print(g.send(20))        #30

从上面可以的生成器调用可以看出：

1、send和next动作的起止位置是完全相同的

2、send可以把一个值作为信号量传递到函数中去

3、在生成器执行伊始，只能先用next

4、只要要用send传递参数的时候，必须在生成器中海油一个未被返回的yield

以上是对send调用的总结

 

二、列表推导式和生成器表达式：

1、列表推导式：

列表推导式也叫列表表达式，是人们最长用的，主要功能是简化代码.例如：

[1,3,5] ==[1,9,25]
#正常书写：
new_l = []
for i in [1,3,5]
    new_l.append(i*i)
print(new_l)

#简写
print([i*i for i in [1,3,5]])

练习：

[0,2,4,6] == [0,1,2,3]

print([i//2 for i in range(0,7,2)])

#两个/是为了取整数

 l = [{'name':'alex','age':80},{'name':'egon','age':40},{'name':'yuan','age':30},{'name':'nezha','age':18}]

#取所有名字
print([i['name'] for i in l])

#取出大于18岁的名字
print([i['name'] for i in l if i['age'] > 18])


#30以内所有能被3整除的数：
print[(num for num in range(31) if num%3==0])
#30以内所有能被3整除的平方：
print([num*num for num in range(31) if num%3==0])  

#取e
 names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'], ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]

 print([name for lst in names for name in lst if name.count('e') >=2])

字典推导式：

例一：将一个字典的key和value对调

mcase = {'a': 10, 'b': 34}
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}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}
print(mcase_frequency

集合推导式

例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])

2、生成器Generator：

本质：迭代器，所以拥有__iter__方法和__next__方法

　　特点：惰性运算,开发者自定义

使用生成器的优点：

1）延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，将会非常有用。

#列表解析
sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死
 
#生成器表达式
sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存

2）.提高代码可读性

 

总结：

生成器表达式：—节省内存，简化代码

最常用的是：列表推导式  生成器表达式

尽量让推导式简化你的操作，增强代码的可读性

如果推导式过于复杂了，应该转换成普通的Python代码

所有的列表推导式都可以转换成生成器表达式，并且应该在代码中尽可能多使用生成器表达而不是列表推导式

在代码中 多层嵌套的for循环是禁忌--会大幅度增加代码的复杂度