本章內(nèi)容：
生成器和生成器函數(shù)
列表推導(dǎo)式
- 生成器
什么是生成器稚瘾。生成器實質(zhì)就是迭代器。
在python中有三種方式來獲取生成器：
- 通過生成器函數(shù)
- 通過各種推導(dǎo)式來實現(xiàn)生成器
- 通過數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換也可以獲取生成器
生成器:
def func():
print("111")
yield 222
ret = func()
print(ret)
結(jié)果：
<generator object func at 0x10567ff68>
由此可見生成器只是簡單的函數(shù)中將return換成了yield就成為了生成器休玩。這個時候我們執(zhí)行這個函數(shù)時豌拙，就不再是函數(shù)的執(zhí)行了，耳塞獲取這個生成器习柠。至于如何使用蒜焊？生成器的本質(zhì)是迭代器倒信。所以，我們可以直接執(zhí)行next()來執(zhí)行生成器泳梆。
def func():
print("111")
yield 222
gener = func() # 這個時候函數(shù)不會執(zhí)行. ?而是獲取到?成器
ret = gener.__next__() # 這個時候函數(shù)才會執(zhí)行. yield的作用和return?樣. 也是返回數(shù)據(jù)
print(ret)
結(jié)果：
111
222
那么我們可以看到, yield和return的效果是一樣的. 有什么區(qū)別呢? yield是分段來執(zhí)行?個 函數(shù). return呢? 直接停止執(zhí)行函數(shù).
def func():
print("111")
yield 222
print("333")
yield 444
gener = func()
ret = gener.__next__()
print(ret)
ret2 = gener.__next__()
print(ret2)
ret3 = gener.__next__() # 最后?一個yield執(zhí)?完畢. 再次__next__()程序報錯, 也就是說. 和return?關(guān)了.
print(ret3)
結(jié)果:
Traceback (most recent call last):
111
222
333
444
File "/Users/yangyang/PycharmProjects/study/venv/include/day1/生成器.py", line 34, in <module>
ret3 = gener.__next__()
StopIteration
當(dāng)程序運?完最后一個yield. 那么后面繼續(xù)進(jìn)行next()程序會報錯.
那么生成器有什么作用呢鳖悠？帶著這個疑問一起看看下面的列子：
def cloth():
lst=[]
for i in range(0,10000):
lst.append("衣服"+str(i))
return lst
cl = cloth()
以上列子表示一次性生產(chǎn)了10000件衣服出來。在看下面列子：
def cloth():
for i in range(0,10000):
yield "衣服" + str(i)
cl = cloth()
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())
區(qū)別: 第一種是直接一次性全部拿出來. 會很占用內(nèi)存. 第二種使用生成器. 一次就?個. ?多少生成多少. 生成器是?個一個的指向下?個. 不會回去, next()到哪, 指針就指到哪兒. 下一次繼續(xù)獲取指針指向的值.
接下來我們看send方法优妙。send方法和next()一樣都可以讓生成器執(zhí)行到下一個yield中子巾。
def eat():
print("我吃什什么啊")
a= yield "饅頭"
print("a=",a)
b = yield "?大餅"
print("b=",b)
c = yield "?韭菜盒?子"
print("c=",c)
yield "GAME OVER"
gen = eat() # 獲取?生成器器
ret1 = gen.__next__()
print(ret1)
ret2 = gen.send("胡辣湯")
print(ret2)
ret3 = gen.send("狗糧")
print(ret3)
ret4 = gen.send("貓糧")
print(ret4)
結(jié)果：
我吃什什么啊
饅頭
a= 胡辣湯
?大餅
b= 狗糧
?韭菜盒?子
c= 貓糧
GAME OVER
send和next()區(qū)別
- send和next()都是讓生成器向下走一次.
- send可以給上?個yield的位置傳遞值, 不能給最后?個yield發(fā)送值. 在第一次執(zhí)行?成器代碼的時候不能使用send().
生成器可以使用for循環(huán)來循環(huán)獲取內(nèi)部的元素：
def func():
print(111)
yield 222
print(333)
yield 444
print(555)
gen = func()
for i in gen:
print(i)
結(jié)果:
111
222
333
444
555
- 列表推導(dǎo)式跳纳，生成器表達(dá)式以及其他推導(dǎo)式羔味。
?首先我們先看?下這樣的代碼, 給出?個列表, 通過循環(huán), 向列表中添加1-13 :
lst = []
for i in range(1, 15):
lst.append(i)
print(lst)
替換成列列表推導(dǎo)式:
lst = [i for i in range(1, 15)]
print(lst)
列表推導(dǎo)式是通過??來構(gòu)建你要的列表, 列表推導(dǎo)式看起來代碼簡單. 但是出現(xiàn)錯誤之后很難排查.
列表推導(dǎo)式的常用寫法:
[ 結(jié)果 for 變量 in 可迭代對象]
還可以對列表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選
[ 結(jié)果 for 變量 in 可迭代對象 if 條件 ]
# 獲取1-100內(nèi)所有的偶數(shù)
lst = [s for s in range(1,100) if s %2 ==0]
print(lst)
- ?成器表達(dá)式和列表推導(dǎo)式的語法基本上是一樣的. 只是把[]替換成()
gen = (i for i in range(10))
print(gen)
結(jié)果:
<generator object <genexpr> at 0x106768f10>
打印結(jié)果就是一個生成器霹疫，可以用for循環(huán)來循環(huán)這個生成器
gen = ("麻花藤我第%s次愛你" % i for i in range(10))
for i in gen:
print(i)
?成器表達(dá)式也可以進(jìn)行篩選:
# 獲取1-100內(nèi)能被3整除的數(shù)
gen = (i for i in range(1,100) if i % 3 == 0)
for num in gen:
print(num)
# 100以內(nèi)能被3整除的數(shù)的平?方
gen = (i * i for i in range(100) if i % 3 == 0)
for num in gen:
print(num)
# 尋找名字中帶有兩個e的?人的名字
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
# 不不?用推導(dǎo)式和表達(dá)式
result = []
for first in names:
for name in first:
if name.count("e") >= 2:
result.append(name)
print(result)
#使用推導(dǎo)式
result = (name for first in names for name in first if name.count("e") >=2 )
for name in result:
print(name)
生成器表達(dá)式和列表推導(dǎo)式的區(qū)別:
- 列表推導(dǎo)式比較耗內(nèi)存. 一次性加載. ?成器表達(dá)式幾乎不占用內(nèi)存. 使?用的時候才分配和使用內(nèi)存
- 得到的值不?樣. 列表推導(dǎo)式得到的是一個列表. 生成器表達(dá)式獲取的是?個生成器.
就好比同樣一籃子雞蛋. 列表推導(dǎo)式: 直接拿到?籃子雞蛋. 生成器表達(dá)式: 拿到一個老母雞. 需要雞蛋就給你下雞蛋.
注意：生成器，當(dāng)你需要值的時候才拿值
def func():
print(111)
yield 222
g = func() # ?成器g
g1 = (i for i in g) # ?成器g1. 但是g1的數(shù)據(jù)來源于g
g2 = (i for i in g1) # ?成器g2. 來源g1
print(list(g))
print(list(g1))
print(list(g2))
結(jié)果：
111
[222]
[]
[]
- 字典推導(dǎo)式
# 把字典中的key和value互換
def invert_dict(d):
print ("生成器表達(dá)式")
return dict((v,k) for k,v in d.items())
def invert_dict2(d):
print("列表推導(dǎo)表達(dá)式")
return dict([(v,k) for k,v in d.items()])
def invert_dict3(d):
print("字典推導(dǎo)表達(dá)式")
return {val:key for key,val in d.items()}
def invert_dict4(d):
print("字典推導(dǎo)表達(dá)式")
return {dic[key]: key for key in dic}
dic = {'a': 1, 'b': '2'}
print(invert_dict(dic))
print(invert_dict2(dic))
print(invert_dict3(dic))
# 在以下list中. 從lst1中獲取的數(shù)據(jù)和lst2中相對應(yīng)的位置的數(shù)據(jù)組成?一個新字典
lst1 = ['jay', 'jj', 'sylar']
lst2 = ['周杰倫', '林俊杰', '邱彥濤']
dic = {lst1[i]: lst2[i] for i in range(len(lst1))}
print(dic)
結(jié)果：
生成器表達(dá)式
{1: 'a', '2': 'b'}
列表推導(dǎo)表達(dá)式
{1: 'a', '2': 'b'}
字典推導(dǎo)表達(dá)式
{1: 'a', '2': 'b'}
{'jay': '周杰倫', 'jj': '林林俊杰', 'sylar': '邱彥濤'}
- 集合推導(dǎo)式：
集合推導(dǎo)式可以幫我們直接生成?一個集合. 集合的特點: 無序, 不重復(fù). 所以集合推導(dǎo)式自帶去重功能
#集合推導(dǎo)式
lst = [1, -1, 8, -8, 12] # 絕對值去重
s = {abs(i) for i in lst}
print(s)
結(jié)果
{8, 1, 12}
總結(jié): 推導(dǎo)式有, 列表推導(dǎo)式, 字典推導(dǎo)式, 集合推導(dǎo)式, 沒有元組推導(dǎo)式
生成器表達(dá)式: (結(jié)果 for 變量量 in 可迭代對象 if 條件篩選)
生成器表達(dá)式可以直接獲取到生成器對象. 生成器對象可以直接進(jìn)行for循環(huán). ?生成器具有惰性機制.
一個面試題：
def add(a, b):
return a + b
# 0 1 2 3
def test():
for r_i in range(4):
yield r_i
g = test()
for n in [2, 10]:
# 生成器的惰性 第一次循環(huán)是沒有執(zhí)行 只是把代碼跑了一遍邪意，第二次循環(huán)是就把第一次的代碼帶到了第二次的g中
# (add(10, i) for i in g) 10 11 12 13
# (add(10, i) for i in (add(10, i) for i in g))
g = (add(n, i) for i in g)
print(list(g))
結(jié)果：
[20, 21, 22, 23]
