Day12 python基础---生成器，列表推导式，生成器表达式

一，生成器：就是自己python用代码写的迭代器，生成器的本质就是迭代器。

生成器的构建方式：

　　1.通过生成器函数

　　2.生成器表达式

1.生成器函数：

def func1(x):
    x += 1
    print(1111)
    yield x
    x +=2
    print(2222)
    yield 'alex'

g_obj = func1(5)  # 生成器函数对象
print(g_obj)  # <generator object func1 at 0x0000025E5D618780>
print(g_obj.__next__())  #一个next对应一个yield
print(g_obj.__next__())  #yield 将值返回给 生成器对象.__next__()

2.yield vs return 对比

return ：结束函数，给函数的执行者返回值

yield : 不会结束函数，一个next对应yield,给 生成器对象.__next__() 返回值

3.生成器函数  vs 迭代器 区别

　　1.内存级别的区别

　　　　迭代器是需要可迭代对象进行转化。可迭代对象非常占内存

　　　　生成器直接创建，不需要转化，从本质就节约内存。

　　2.生成器可自定制的

def func1():
    for i in range(1000000):
        yield i

g1 = func1()
for i in range(50):
    print(g1.__next__())

4.send 与 next的区别

　　1.send 与next一样，也是对生成器取值（执行一个yield）的方法。

　　2.send 可以给上一个yield传值。

　　3.第一次取值永远都是next

　　4.最后一个yield 永远也得不到send传的值。

def func1():
    print(1)
    yield 6
    print(2)
    yield 7
    print(3)
    yield 8
    return

g = func1()
print(next(g))
print(g.send('alex'))
print(g.send('taibai'))

5.生成器表达式：

　　循环模式:(变量（加工后的变量） for 变量 in iterable)

g = (i for i in range(100000000000))
print(g)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())

　　筛选模式:(变量（加工后的变量） for 变量 in iterable  if 条件)

g = (i for i in range(100000000000) if i % 2 == 0)
print(g)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())

二，列表推导式：一行代码几乎搞定你需要的任何列表

　　优点：一行解决，方便

　　缺点：容易着迷，不易排错，不能超过三次循环

　　结论：列表推导式不能解决所有列表问题，所以不要太刻意使用

#列表循环一般写法：
l1 = []
for num in range(1,101):
    l1.append(num)
print(l1)

#列表推导式写法
  # 循环模式  [变量（加工后的变量） for 变量 in iterable]
l = [i for i in range(1,101)]
print(l)
l2 = ['python%s期' % i for i in range(1,16)]
print(l2)
print([i*i for i in range(1,11)])

  # 筛选模式 [变量（加工后的变量） for 变量 in iterable if 条件]
l3 = [i for i in range(1,31) if i % 2 == 0]  #30以内所有偶数
print(l3)
print([i for i in range(1,31) if i % 3 == 0])  #30以内所有能被3整除的数
print([i**2 for i in range(1,31) if i % 3 == 0])   #30以内所有能被3整除的数的平方

names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
print([j for i in names for j in i if j.count('e') == 2])  #找到嵌套列表中名字含有两个'e'的
所有名字

三，字典推导式：

#将一个字典的key和value对调
mcase = {'a':10,'b':34}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)

#合并大小写对应的value值，将k统一小写
mcase = {'a':10,'b':34,'A':7,'z':3}
mcase_frequency = {k.lower():mcase.get(k.lower(),0) + mcase.get(k.upper(),0) for k in mcase.keys()}
print(mcase_frequency)

四，集合推导式

#例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能
squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])