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:
- 通过 生成器函数
- 通过各种推导式来实现 生成器
- 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:
将函数中的return换成yield就是生成器
运行的结果和上面不 一样. 为什么呢. 由于函数中存在了了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.
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.
当程序运行完最后 一个yield. 那么后 面继续进 行行__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.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.
但是呢, 问题来了. 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.
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.
send和__next__()区别:
- send和next()都是让 生成器向下走 一次
- 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:
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 :
替换成列列表推导式:
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:
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 ]
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()
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:
生成器表达式也可以进行筛选:
生成器表达式和列表推导式的区别:
- 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
- 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.
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
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
