十四.生成器

2019-09-24-23:24:24

一.什么时生成器?

　　1.生成器的实质就是迭代器

二.生成器的获取方式

　　1.通过生成器函数

　　2.通过各种推导式获取生成器

　　3.通过数据转换获取生成器

三..案例

#这个是一个简单函数,怎样变成生成器呢?
def func():
    print("111")    
    return 222 
ret = func() 
print(ret)
#将函数中的return换成yield就是生成器 
def func():
    print("111") 
    yield 222 
ret = func()
print(ret)

四.yield和return的区别

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__()  # 最后⼀一个yield执行完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是说和return⽆关了. 
print(ret3)

yield是通过分段执行函数,执行了yield不会立即停止函数的运行,而执行完return是直接就停止函数的运行了

注意:执行完yield这个函数后,后面如果再次执行_next_()就会导致程序报错

五.send和__next__()的区别

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()

　　案例

def eat():    
    print("我吃什什么啊")    
    a = yield "馒头"    
    print("a=",a)   
    b = yield "⼤大饼"    
    print("b=",b)   
    c = yield "⾲韭菜盒⼦子"    
    print("c=",c)    
    yield "game over"
gen = eat()     # 获取⽣生成器器 
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)

六.列表推导式

　　 [ 结果 for 变量量 in 可迭代对象] 

　　 [ 结果 for 变量量 in 可迭代对象 if 条件 ] (这个是筛选模式)

七.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() 

八.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.

九.以此类推字典推导式

　　字典推导式和列表推导式的语法基本上是一样的. 只是把[]替换成{}

十.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

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. 

以上是我的学习内容,有错的请告知,谢谢你们,感谢