• 11.推导式与生成器


    推导式与生成器

    一.推导式

    概念: 通过一行循环判断,遍历出一系列数据的方法叫做推导式
    语法: val for val in Iterable (把想要的值放在for前边)
    特点: 简洁,高效
    种类: 根据套在推导式外层的符号来判断是什么类型的推导式
            列表推导式:[val for val in Iterable]
            集合推导式:{val for val in Iterable}
            字典推导式:{a:b for a,b in Iterable}    
    
    1.列表推导式:[val for val in Iterable]
    # 1.单循环推导式
    lst=[i for i in range(5)]
    print(lst)
    
    # 2.带判断条件的单循环推导式
    """注意:for循环后面只能跟单行分支"""
    # 输出10以内被3整除的数
    lst=[i for i in range(11) if i%3==0]
    print(lst)
    
    # 3.多条件,输出10以内奇数乘3,偶数乘5(判断在前,循环在后)
    lst = [i*5 if i%2==0 else i*3 for i in range(11)]
    print(lst)
    
    # 4.带判断条件多循环推导式
    lst1=["aa","bb","cc"]
    lst2=["11","22","33"]
    # 一一对应
    lst=[i+j for i in lst1 for j in lst2 if lst1.index(i)==lst2.index(j)]
    print(lst)
    
    2.集合推导式{val for val in Iterable}
    和列表推导式用法一样,集合自动去重
    
    3,字典推导式:{k:v for k,v in Iterable}
    # 1.enumerate(Iterable,start=0)
    """
    功能: 将索引号和Iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组
    参数:
        Iterable:可迭代型数据(容器类型数据,range对象,迭代器)
        start   :设置开始索引号,默认从0开始
    返回值: 迭代器
    """
    strvar="abcde"
    it=enumerate(strvar)    #默认索引从0开始
    it=enumerate(strvar,start=1)#索引从1开始
    for a,b in it:
        print(a,b)
    # 推导式
    dic={k:v for k,v in enumerate(strvar)}
    print(dic) # {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd', 4: 'e'}
    # dict强转
    dic=dict(enumerate(strvar))
    print(dic) # {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd', 4: 'e'}
    
    # 2.zip(Iterable,....)
    """
    功能: 将多个Iterable中的值,一个一个拿出来配对成元组
    参数: Iterable 可迭代型数据(容器类型数据,range对象,迭代器)
    返回值: 迭代器
    原则: zip的配对原则是按照相同的索引组成元组,如果没有相同索引,自动舍弃
    """
    strvar="abc"
    lst=[11,22,33,44]
    # 字典推导式
    dic={k:v for k,v in zip(strvar,lst)}
    print(dic) # {'a': 11, 'b': 22, 'c': 33}
    # 通过dict强转
    dic=dict(zip(strvar,lst))
    print(dic) # # {'a': 11, 'b': 22, 'c': 33}
    
    

    二.生成器(generator)

    1.生成器概念
    """
    概念: 生成器本质是迭代器,是允许自定义逻辑的迭代器
    生成器与迭代器区别:
        迭代器是系统内置的,重写不了迭代逻辑
        生成器是用户自定义的,可以重写迭代逻辑
    生成器的创建:
        1.生成器表达式: 元组推导式 (里面是推导式,外面是圆括号)
        2.生成器函数  :用def定义,里面含有yield的函数
    """
    # 1.生成器表达式:
    gen=(i for i in range(6))
    
    # 2.生成器函数
    
    2.生成器表达式
    gen=(i for i in range(6))
    print(next(gen))
    
    3.生成器函数
    # 生成器函数
    """
    yield 类似于return
    共同点: 执行到这句话时都会把值返回去,没有返回值默认返回None
    不同点:
        yield每次返回时,都会记住上一次离开时执行的位置
        return会直接终止函数,每次从头调用
    """
    # 1.生成器函数
    def func():
        for i in range(10):
            yield i 
    gen=func()  #初始化生成器函数
    print(next(gen)) #调用生成器函数
    print(next(gen))
    for i in range(3):
        print(next(gen))
    
    # 2.send 语法使用
    """
    格式: 生成器.send(发送的值)
    send: 发送的值是传给上一个yield的
    next和send区别:
        next  只能获取返回的值
        send  不但能获取值,还可以向函数内发送值
    注意点:
        第一个send不能给yield传值,默认只能写None
        最后一个yield接受不到send发送的值
    """
    def func():
        res = yield 1
        print(res,'aaa')
        res = yield 2
        print(res,'bbb')
        res = yield 3
        print(res,'ccc')
    gen=func()  #初始化生成器函数
    res=gen.send(None)  # 第一次发送数据,无脑None -- 没有打印数据
    print(res)          # 1
    res=gen.send(11)    # 第二次可以发送数据 -- 打印 11 aaa
    print(res)          # 2
    res = gen.send(22)  # 22 bbb
    print(res)          # 3
    
    # 3.yield from : 将一个可迭代对象变成一个迭代器返回
    
    def func():
        yield from "abcde"	#把字符串变成了迭代器
    gen=func()  #初始化生成器函数
    print(next(gen)) #a   
    print(next(gen)) #b
    
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