列表推導式：

#列表推導式：

egg_list = []
for i in range(10):
    egg_list.append(‘雞蛋%s‘%i)
print(egg_list)



egon
egg_list=[‘雞蛋%s‘%i for i in range(10)]    #列表推導式
print(egg_list)

# print([i*i for i in range(10)])

生成器表達式：

#生成器表達式

g = (i for i in range(10))
print(g)
for i in  g:
    print
 
(i)

# 括號不一樣
# 返回的值不一樣 === 幾乎不占用內存

老母雞=(‘雞蛋%s‘%i for i in range(10))   #生成器表達式
print(老母雞)
for 蛋 in 老母雞:
    print(蛋)


#g = (i*i for i in range(10))
#print(g.__next__())

各種推導式：

完整的列表推導式：

#[每一個元素或者是和元素相關的操作 for 元素 in 可叠代數據類型]    #遍歷之後挨個處理
#[滿足條件的元素相關的操作 for 元素 in 可叠代數據類型 if 元素相關的條件]   #篩選功能
 


# #30以內所有能被3整除的數
ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0]  #完整的列表推導式
g = (i for i in range(30) if i%3 == 0)  #完整的生成器表達式
print(ret)

# #30以內所有能被3整除的數的平方
ret = [i*i for i in (1,2,3,4) if i%3 == 0] #元組推導式
ret = (i*i for i in range(30) if i%3 == 0)
print(ret)

# # 例三:找到嵌套列表中名字含有兩個‘e’的所有名字
 

names = [[‘Tom‘, ‘Billy‘, ‘Jefferson‘, ‘Andrew‘, ‘Wesley‘, ‘Steven‘, ‘Joe‘],
         [‘Alice‘, ‘Jill‘, ‘Ana‘, ‘Wendy‘, ‘Jennifer‘, ‘Sherry‘, ‘Eva‘]]
ret1 = [name for lst in names for name in lst if name.count(‘e‘) ==2]
ret2 = (name for lst in names for name in lst if name.count(‘e‘) ==2)
print(ret1)

字典推導式：

# 例一：將一個字典的key和value對調
mcase = {‘a‘: 10, ‘b‘: 34}
#{10:‘a‘ , 34:‘b‘}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)

# 例二：合並大小寫對應的value值，將k統一成小寫
mcase = {‘a‘: 10, ‘b‘: 34, ‘A‘: 7, ‘Z‘: 3}
#{‘a‘:10+7,‘b‘:34,‘z‘:3}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase}
print(mcase_frequency)

d = {‘a‘: 10}

d[‘a‘] #10

# d[‘b‘] #報錯

print(d.get(‘a‘)) #10

print(d.get(‘b‘)) #None

print(d.get(‘b‘, 0)) #0
    

集合推導式，自帶結果去重功能：

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)

#各種推導式 ： 生成器 列表 字典 集合
    #遍歷操作
    #篩選操作

本章小結

可叠代對象：

　　擁有__iter__方法

　　特點：惰性運算

　　例如:range(),str,list,tuple,dict,set

叠代器Iterator：

　　擁有__iter__方法和__next__方法

　　例如:iter(range()),iter(str),iter(list),iter(tuple),iter(dict),iter(set),reversed(list_o),map(func,list_o),filter(func,list_o),file_o

生成器Generator：

　　本質：叠代器，所以擁有__iter__方法和__next__方法

　　特點：惰性運算,開發者自定義

使用生成器的優點：

1.延遲計算，一次返回一個結果。也就是說，它不會一次生成所有的結果，這對於大數據量處理，將會非常有用。

#列表解析
sum([i for i in range(100000000)])#內存占用大,機器容易卡死
 
#生成器表達式
sum(i for i in range(100000000))#幾乎不占內存

2.提高代碼可讀性

Python_列表推導式_生成器的表達式_各種推導式_40