python012
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python012相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本节主要内容:
1.生成器和生成器函数
2.列表推导式
一.什么是生成器.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.通过各种推导式来获取生成器
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 0x00000214A643CF10>
以下生成器:
def func():
print("111")
yield 222
gener=func()
ret=gener.__next__()
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)
ret=gener.__next__()
print(ret)
ret=gener.__next__()
print(ret)
#最后一个yield执行完毕.再次__next__()
程序会报错,也就是说跟return无关了.
结果:111
Traceback (most recent call last):
222
File "D:/workspace/012代码练习.py", line 178, in <module>
333
ret = gener.__next__()
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. 生成器有什么作用呢?我们来看这样的一个需求.老男孩向服装厂订购衣服10000套.
def cloth():
lst=[]
for i in range(0,10000)
lst.append("衣服"+str(i))
return lst
cl=cloth()
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__())
结果:
衣服0
衣服1
衣服2
衣服3
区别:第一种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__指到哪里指针就指到哪里下一次继续去指针指向的值.
send
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()
ret1=gen.__next__()
print(ret1)
ret2=gen.send("胡辣汤")
print(ret2)
ret3=gen.send("方便面")
print(ret3)
ret4=gen.send("小龙虾")
print(ret4)
结果:我吃什么啊
馒头
a= 胡辣汤
大饼
b= 方便面
韭菜盒子
c= 小龙虾
GAME OVER
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
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)
列表推导式的常用写法:
[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 %2==0]
print(lst)
生成器表达式也可以进行筛选: 获取1-100内能被三整除:
gen=(i for i in range(1,100) if i%3==0) for num in gen: print(num)
names = [[‘Tom‘, ‘Billy‘, ‘Jefferson‘, ‘Andrew‘, ‘Wesley‘, ‘Steven‘,‘Joe‘],
[‘Alice‘, ‘Jill‘, ‘Ana‘, ‘Wendy‘, ‘Jennifer‘, ‘Sherry‘, ‘Eva‘]]
gen=(name for first in names for name in first if name.count("e")>=2)
for name in gen:
print(name)
结果:Jefferson
Wesley
Steven
Jennifer
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.
def func():
print(111)
yield 222
g=func()
g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1)
print(list(g))
print(list(g1))
print(list(g2))
结果:
111
[222]
[]
[]
深坑==>生成器.要值得时候才能拿
字典推导式:推导出来的是字典
dic={"a":1,"b":2}
new_dic={dic[key]: key for key in dic} print(new_dic)
结果:{1: ‘a‘, 2: ‘b‘}
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) 结果:
{8, 1, 12}
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for循环.生成器具有惰性机制.
以上是关于python012的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章