python全栈开发-前方高能-生成器和生成器表达式

python_day_13

今日主要内容
1. 生成器和生成器函数
生成器的本质就是迭代器
生成器的三种创建办法:

• 1.通过生成器函数
• 2.通过生成器表达式创建生成器
• 3.通过数据转换

生成器函数:
函数中包含了yield的就是生成器函数
注意:生成器函数被执行. 获取到的是生成器. 而不是函数的执行
生成器表达式:
(结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选)
取值:

• 1. __next__()
• 2. send(值) 给上一个yield位置传一个值, 第一个和最后一个yield不用传值
• 3. 可以for循环
• 4. list(g)
• 2. 各种推导式和生成器表达式
• 1. 列表推导式 [结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选]
• 2. 字典推导式 {结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选} 结果=>key:value
• 3. 集合推导式 {结果 for 变量 in 可迭代对象 if 筛选} 结果=>key

12. 前⽅⾼能-⽣成器和⽣成器表达式

本节主要内容:

• 1. ⽣成器和⽣成器函数
• 2. 列表推导式

⼀. ⽣成器 什么是⽣成器. ⽣成器实质就是迭代器.

在python中有三种⽅式来获取⽣成器:

• 1. 通过⽣成器函数
• 2. 通过各种推导式来实现⽣成器
• 3. 通过数据的转换也可以获取⽣成器

⾸先, 我们先看⼀个很简单的函数:

def func():
    print("111")
    return 222
ret = func()
print(ret)
结果
111
222

将函数中的return换成yield就是⽣成器

def func():
    print("111")
    yield 222
ret = func()
print(ret)
结果:
<generator object func at 0x00000276E516DF68>

运⾏的结果和上⾯不⼀样. 为什么呢. 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 以下⽣成器.

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

那么我们可以看到, yield和return的效果是⼀样的. 有什么区别呢? yield是分段来执⾏⼀个 函数. return呢? 直接停⽌执⾏函数.

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__()
print(ret3)# 最后⼀个yield执⾏完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是说. 和return⽆关了.

结果:
111
Traceback (most recent call last):
222
  File "D:/pycodes/第13天/day13.py", line 117, in <module>
333
    ret3 = gener.__next__() # 最后⼀个yield执⾏完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是说. 和return⽆关了.
444
StopIteration

当程序运⾏完最后⼀个yield. 那么后⾯继续进⾏__next__()程序会报错. 好了⽣成器说完了.

⽣成器有什么作⽤呢? 我们来看这样⼀个需求. 老男孩向JACK JONES订 购10000套学⽣服. JACK JONES就比较实在. 直接造出来10000套衣服.

def cloth():
    lst = []
    for i in range(0,10000):
        lst.append('衣服'+str(i))
    return lst
cl = cloth()

但是呢, 问题来了. 老男孩现在没有这么多学⽣啊. ⼀次性给我这么多. 我往哪⾥放啊. 很尴尬 啊. 最好的效果是什么样呢? 我要1套. 你给我1套. ⼀共10000套. 是不是最完美的.

def cloth():
    for i in range(0, 10000):
        yield "⾐服"+str(i)
cl = cloth()
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())
print(cl.__next__())

区别: 第⼀种是直接⼀次性全部拿出来. 会很占⽤内存. 第⼆种使⽤⽣成器. ⼀次就⼀个. ⽤多 少⽣成多少. ⽣成器是⼀个⼀个的指向下⼀个. 不会回去, __next__()到哪, 指针就指到哪⼉. 下⼀次继续获取指针指向的值.

接下来我们来看send⽅法, send和__next__()⼀样都可以让⽣成器执⾏到下⼀个yield.

def eat():
    print("我吃什么啊")
    a = yield "馒头"
    print("a=",a)
    b = yield "⼤饼"
    print("b=",b)
    c = yield "⾲菜盒⼦"
    print("c=",c)
    yield "GAME OVER"
gen = eat() # 获取⽣成器
ret1 = gen.__next__()
print(ret1)
ret2 = gen.send("胡辣汤")
print(ret2)
ret3 = gen.send("狗粮")
print(ret3)
ret4 = gen.send("猫粮")
print(ret4)

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()

⽣成器可以使⽤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

⼆. 列表推导式, ⽣成器表达式以及其他推导式 ⾸先我们先看⼀下这样的代码, 给出⼀个列表, 通过循环, 向列表中添加1-13 :

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]

例. 从python1期到python14期写入列表lst:

lst = ['python%s' % i for i in range(1,15)]
print(lst)

我们还可以对列表中的数据进⾏筛选

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)

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()

gen = (i for i in range(10))
print(gen)
结果:
<generator object <genexpr> at 0x106768f10>

打印的结果就是⼀个⽣成器. 我们可以使⽤for循环来循环这个⽣成器:

gen = ("麻花藤我第%s次爱你" % i for i in range(10))
for i in gen:
     print(i)

⽣成器表达式也可以进⾏筛选:

# 1.获取1-100内能被3整除的数
lst = [i for i in range(1,101) if i%3==0]
print(lst)
# 2.100以内能被3整除的数的平⽅
lst = [i*i for i in range(1,101) if i%3==0]
print(lst)
# 3.寻找名字中带有两个e的⼈的名字
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson' , 'Andrew' , 'Wesley' , 'Steven' ,'Joe'],['Alice', 'Jill' , 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry' , 'Eva']]
lst = [a for i in names for a in i if a.count('e')==2]
print(lst)

⽣成器表达式和列表推导式的区别:

1. 列表推导式比较耗内存. ⼀次性加载. ⽣成器表达式⼏乎不占⽤内存. 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表. ⽣成器表达式获取的是⼀个⽣成器.

举个栗⼦.

同样⼀篮⼦鸡蛋. 列表推导式: 直接拿到⼀篮⼦鸡蛋. ⽣成器表达式: 拿到⼀个老⺟鸡. 需要 鸡蛋就给你下鸡蛋.

 

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.

def func():
    print(111)
    yield 222
g = func() # ⽣成器g
g1 = (i for i in g) # ⽣成器g1. 但是g1的数据来源于g
g2 = (i for i in g1) # ⽣成器g2. 来源g1
print(list(g)) # 获取g中的数据. 这时func()才会被执⾏. 打印111.获取到222. g完毕.
print(list(g1)) # 获取g1中的数据. g1的数据来源是g. 但是g已经取完了. g1 也就没有数据了
print(list(g2)) # 和g1同理

深坑==> ⽣成器. 要值得时候才拿值.

字典推导式: 根据名字应该也能猜到. 推到出来的是字典

# 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)

集合推导式:

集合推导式可以帮我们直接⽣成⼀个集合.

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.

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2018-07-18  15:45:41