Day 15 python 学习笔记：list(g)，g.send()，列表推导式，生成器表达式

Part 1: list

　　我们知道了含有 yield 的函数就是生成器。里面的值是只能被顺序取用一次，取完就没有了。
　　生成器里面的值在用的时候才取。

　　补充：list可以把生成器里的值全部取走后强转成列表的数据类型。list就好比是一个催债的。。。

def func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

g = func()
for i in g:
    print(i)   # 1，2，3
print(list(g)) #[]

　　然而，这里需要注意的是：上方的一个for循环已经把生成器内的值全部都取走了。此时再用list强掳，结果只能是灰飞烟灭。

Part 2: send

例1：

def average_func():
    '''求平均值'''
    total = 0
    count = 0
    average = 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.send(30))      # send()里的值传给value
print(g.__next__())   #激活生成器
print(g.send(30))
print(g.send(20))
print(g.send(10))

首先：send和next工作的起止位置是完全相同的
    send可以把一个值作为信号量传递到函数中去
    在生成器执行伊始，只能先用next
    只要用send传递参数的时候，必须在生成器中还有一个未被返回的yield

例2：

　　有一天，金角大王和银角大王肚子饿了，想要吃包子，来找我要包子吃。不过这两个吃货的胃口实在太大，咱做吃包子的速度哪跟得上她们俩吃得快？为了避免这俩哥们儿“由一只包子引发的血案”，于是就和他们商量好了，我做一个包子，你们俩分着吃，等我做完第2个包子，你们俩再分着吃，一共就做10个包子，管你们能吃饱！于是我写了一个函数：

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+1,name))

def producter(name):
    c1 = consumer("Alex")
    c2 = consumer("Wutenglan")
    c1.__next__()
    time.sleep(1)
    c2.__next__()
    time.sleep(1)
    print("老子准备做包子啦！")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("老子做了1个包子，被分成了两半！")
        time.sleep(1)
        c1.send(i)
        time.sleep(1)
        c2.send(i)
producter("xinhao")
print("包子统统吃完了！")

　　有一种两段函数交替运行的感觉，据说这种叫携程。啊呸！叫协程。。。

例3：

def func():
    print(1)
    yield 2
    print(3)
    value = yield 4
    print(5)
    yield value

g = func()                  #g是生成器
print(g.__next__())    #调用生成器g, 打印1，返回2
print(g.send(88))       #send的值没有变量接收，等价于执行了一次__next__()；打印3返回4
print(g.__next__())    #打印5，返回None(注意：此处并没有给value传值)

#运行结果为：
1
2
3
4
5
None

Part 3: 列表推导式

例1：

new_l = []
for i in [1,3,5]:
    new_l.append(i*i)
print(new_l)

# 等价于一句话：

print([i*i for i in [1,3,5]])  # 结果必须是一个列表

例2：30以内所有能被3整除的数的平方

def squared(x):
    return x*x

multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0]  # 列表推导式还可以调用函数
print(multiples)

Part 4: 字典推导式

例1：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2：将大小写对应的value值相加，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()} #get(key,0),若取不到则值为0
print(mcase_frequency)

例3：求(x,y)其中x是0-5之间的偶数，y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

print([(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1])

例4：求M中3,6,9组成的列表 M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

print([row[2] for row in M])

Part 5: 集合推导式

　　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])

　　以上，都不重要。。。能看懂就可以了。

Part 6: 生成器表达式

　　生成器表达式就是把列表表达式的[]，替换成()就可以了，其他都一样。

　　虽然只是一个符号的差别，可是工作原理却大不相同。

　　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式而不是列表推导式
　　在代码里 多层嵌套的for循环是禁忌 —— 会大幅度增加代码的复杂度

Part 7: 生成器表达式挖坑填坑

def demo():
    for i in range(4):
        yield i

g=demo()

g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1) # 此处等价于 g2=(i for i in g)

print(list(g1))   #[0，1，2，3]
print(list(g2))   #g2问g1要，g1是从g里拿的，g已经被g1拿完了，g只有一个，因此g2啥也拿不到
13 # 运行结果为：
14 [0,1,2,3]
15 []

def demo():
    for i in range(4):
        yield i

g=demo()

g1=(i for i in g)
g2=(i for i in list(g1))  # g2中的list(g1)先被执行，g2有值，g2=(0,1,2,3)

print(list(g1))  # 由于g1已经被掏空，因此此处已经取不到值了 
print(list(g2))

# 运行结果为：
[]
[0,1,2,3]

 Part 8:  生成器表达式的应用

例1：

def add(n,i):
    return n+i

def test():
    for i in range(4):
        yield i

g=test()

for n in [1,10,5]:
    g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))

# 推导过程：
# 当 n=1,10,5时，执行 g = (add(n))
# n = 1
# g = (add(1,i) for i in g)  # 生成一个生成器，不干活
# n = 10
# g = (add(10,i) for i in (add(10,i) for i in g)) # 生成另一个生成器，也不干活
# n = 5
# g = (add(5,i) for i (in add(5,i) for i in (add(5,i) for i in g)))  # 生成又一个生成器，还是不干活
# print(list(g)) # 看见list，开始干活！
# =>print(list (add(5,i) for i (in add(5,i) for i in (add(5,i) for i in g))))
# =>print(list (add(5,i) for i (in add(5,i) for i in (add(5,i) for [0,1,2,3]))))
# =>print(list (add(5,i) for i (in add(5,i) for [5,6,7,8])))
# =>print(list (add(5,i) for [10,11,12,13]))
# =>print(list (15,16,17,18))

#运行结果为：
[15,16,17,18]

例2：以下代码建议配合视频讲解一起阅读！

import os

def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

@init
def list_files(target):
    while 1:
        dir_to_search=yield
        for top_dir,dir,files in os.walk(dir_to_search):
            for file in files:
                target.send(os.path.join(top_dir,file))
@init
def opener(target):
    while 1:
        file=yield
        fn=open(file,encoding="utf-8")
        target.send((file,fn))
@init
def cat(target):
    while 1:
        file,fn=yield
        for line in fn:
            target.send((file,line))

@init
def grep(pattern,target):
    while 1:
        file,line=yield
        if pattern in line:
            target.send(file)
@init
def printer():
    while 1:
        file=yield
        if file:
            print(file)

g=list_files(opener(cat(grep('python',printer()))))

g.send('/test1')