Python学习笔记(六)Python的列表生成式、生成器

列表生成式

List Comprehensions 列表生成式是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。
简单的数值范围的list可以使用一下方式生成：

>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

稍微复杂的可以利用list生成式：

>>> [x * x for x in range(1, 11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

循环后面还可以加上if判断，例如仅筛选出偶数的平方：

>>>[x*x for x in range(1, 11) if x%2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

使用两层循环可以生成全排列：

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

生成器

生成器（generator）是一种一边循环一边计算的机制。
生成器的应用场景：只需要获得list中的前几个元素，节省存储空间；需要的list不完全遵守一定的规则时。
创建生成器的几种方式：

类似列表生成式的方式

只要把列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator，如下所示：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

g是一个generator，不可以直接获得值，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，没有跟多元素时，抛出StopIteration的错误。
另一种获得generator值得方式：因为generator是可迭代对象，更好的方式是通过使用for循环来获得其值，这种方式不用关心StopIteration的错误。使用方式如下：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现时，还可以使用函数来实现。
比如著名的斐波拉契数列，出第一个和第二个数外，任意一个数都可以由前两个数相加得到：

1,1,2,3,5,8,13,21,34,...

该数列使用列表生成式无法实现，使用函数的实现方式如下：

def fib(max):
       n, a, b = 0, 0, 1
       while n < max:
              print(b)
              a, b = b, a+b
              n = n + 1
        return 'done'

要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

generator与函数执行流程的差异：函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回；而generator函数每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
如果想要拿到函数中的返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break