1、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
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__()来执行
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send()
⽣生成器可以使⽤用for循环来循环获取内部的元素:
def func():
print(111)
yield 222
print(333)
yield 444
print(555)
yield 666
gen = func()
for i in gen:
print(i)
结果:
111 222 333 444 555 666
2、列表推导式
lst = []
for i in range(1, 15):
lst.append(i)
print(lst)
替换成列表推导式:
lst = [i for i in range(1, 15)]
print(lst)
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.
列表推导式的常用写法:
[ 结果 for 变量 in 可迭代对象]
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
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()
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的⼈人的名字
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven',
'Joe'],
['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
# 不不⽤用推导式和表达式
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)
生成器表达式和列表推导式的区别:
1. 列表推导式比较耗一次性加生成器表达几乎不用内存. 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.
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.
4、字典推导式
# 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', '林俊杰', '邱彦涛']
dic = {lst1[i]: lst2[i] for i in range(len(lst1))}
print(dic)
5、集合推导式
集合推导式可以帮我们一个集合. 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. 生成器对象可以直接进行for循环. 生成器具有惰性机制.
