python day12 ——1.生成器2.生成器表示式 3.列表推導式
一、生成器
什麼是生成器. 生成器實質就是迭代器。
在python中有三種方式來獲取生成器:
1. 通過生成器函式。
2. 通過各種推導式來實現生成器 。
3. 通過資料的轉換也可以獲取生成器。
1.首先, 我們先看一個很簡單的函式:
def func(): print("111") return 222 ret = func() print(ret)
結果: 111 222
將函式中的return換成yield就是生成器
def func(): print("111") yield 222 ret = func() print(ret) 結果: <generator object func at 0x10567ff68>
我們可以直接執行__next__()來執行以下生成器。
def func(): print("111") yield 222 gener = func() # 這個時候函式不會執⾏. 而是獲取到生成器
ret = gener.__next__() # 這個時候函式才會執行. print(ret) 結果: 111 22
那麼我們可以看到, yield和return的效果是一樣的. 有什麼區別呢? yield是分段來執行一個函式。
return呢? 直接停止執行函式。
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__() # 最後⼀一個yield執行完畢. 再次__next__()程式報錯, 也就是說. 和return⽆無關了了.
print(ret3)
當程式運行完後一個yield. 那麼後面繼續進行__next__()程式會報錯.
2.生成器有什麼作用呢? 假如我們訂購了10000件衣服。
def cloth(): lst = [] for i in range(0, 10000): lst.append("衣服"+str(i)) return lst cl = cloth()
但是呢,我們沒有地方放這麼多,想穿的時候再拿出一件。
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__())
區別: 第一種是直接一次性全部拿出來. 會很佔用記憶體. 第二種使用生成器. 一次就一個. 用多少生成多少. 生成器是一個一個的指向下⼀一個. 不會回去, __next__()到哪, 指標就指到哪兒. 下一次繼續獲取指標指向的值。
3.接下來我們來看send⽅方法, send和__next__()一樣都可以讓生成器執行到下一個yield.
def eat(): print("我吃什什麼啊") a = yield "饅頭" print("a=",a) b = yield "大餅" print("b=",b) c = yield "韭菜盒⼦子" print("c=",c) yield "GAME OVER gen = eat() # 獲取⽣生成器器 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)
send和__next__()區別: 1. send和next()都是讓生成器向下走一次 2. send可以給上一個yield的位置傳遞值, 不能給後一個yield傳送值. 在第一次執行⽣成器程式碼的時候不能使用send()。
4.生成器可以使用for迴圈來迴圈獲取內部的元素:
def func(): print(111) yield 222 print(333) yield 444 print(555) yield 666 gen = func() for i in gen: print(i) 結果: 111 222 333 444 555 666
二、列表推導式
首先我們先一下這樣的程式碼, 給出一個列表, 通過迴圈, 向列表中新增1--14 :
lst = [] for i in range(1, 15): lst.append(i) print(lst)
替換成列表推導式:
lst = [i for i in range(1, 15)] print(lst)
列表推導式的常用寫法:
[ 結果 for 變量 in 可迭代物件]
例. 從python1期到python14期寫入列表lst
lst = ['python%s' % i for i in range(1,15)] print(lst)
我們還可以對列表中的資料進行篩選
# 獲取1-100內所有的偶數 lst = [i for i in range(1, 100) if i % 2 == 0] print(lst)
生成器表示式和列表推導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) 結果: <generator object <genexpr> at 0x106768f10>
列印的結果就是一個生成器. 我們可以使用for迴圈來迴圈這個生成器:
gen = ("麻花藤我第%s次愛你" % i for i in range(10)) for i in gen: print(i)
生成器表示式也可以進行篩選:
gen = (i for i in range(1,100) if i % 3 == 0) for num in gen: print(num)
生成器表示式和列表推導式的區別:
1. 列列表推導式比較耗記憶體. 一次性載入. 生成器表示式幾乎不佔⽤用記憶體. 使用的時候才分配和使用記憶體。
2. 得到的值不⼀一樣. 列表推導式得到的是一個列列表. 生成器表示式獲取的是一個生成器。
3.生成器的惰性機制: 生成器只有在訪問的時候才取值. 說白了. 你找他要他才給你值. 不找他要. 他是不會執行的。
def func(): print(111) yield 222 g = func() # ⽣生成器器g g1 = (i for i in g) # ⽣生成器器g1. 但是g1的資料來源於g g2 = (i for i in g1) # ⽣生成器器g2. 來源g1 print(list(g)) # 獲取g中的資料. 這時func()才會被執行. 列印111.獲取到222. g完畢. print(list(g1)) # 獲取g1中的資料. g1的資料來源是g.但是g已經取完了.g1也就沒有資料了 print(list(g2)) # 和g1同理
深坑==> 生成器. 要值得時候才拿值.
2.字典推導式:推匯出來的是字典
# 把字典中的key和value互換 dic = {'a': 1, 'b': '2'} new_dic = {dic[key]: key for key in dic}
print(new_dic) # 在以下list中. 從lst1中獲取的資料和lst2中相對應的位置的資料組成一個新字典 lst1 = ['jay', 'jj', 'sylar'] lst2 = ['周杰倫', '林林俊傑', '邱彥濤'] dic = {lst1[i]: lst2[i] for i in range(len(lst1))}
print(dic)
集合推導式:
集合推導式可以幫我們直接生成一個集合. 集合的特點: 無序, 不重複. 所以集合推導式自帶去重功能
lst = [1, -1, 8, -8, 12] # 絕對值去重 s = {abs(i) for i in lst} print(s)
總結: 推導式有, 列表推導式, 字典推導式, 集合推導式, 沒有元組推導式
生成器表示式: (結果 for 變數量 in 可迭代物件 if 條件篩選)
生成器表示式可以直接獲取到生成器物件.生成器物件可以直接進行for迴圈. 生成器具有惰性機制.
一個⾯面試題. 難度係數500000000顆星:
def add(a, b): return a + b def test(): for r_i in range(4): yield r_i g = test() for n in [2, 10]: g = (add(n, i) for i in g) print(list(g))