初识生成器
生成器和迭代器实际功能上没有什么区别。最大的区别就是生成器是自己用python语言编写的。
生成器的构建方式
python主要通过三种方式来创建生成器：
- 通过生成器函数
- 通过生成器推导式
- python内置函数或者模块提供（其实1,3本质上差不多，都是通过函数的形式生成，只是通过1是自己写的生成器函数，3是python提供的生成器函数而已）
生成器函数
def cen():
print(11)
return 22
ret=cen()
print(ret)
结果：
11
12
将函数的return换成yield这样cen()就不是函数了，而是一个生成器函数
def cen():
print(11)
yield 22
ret=cen()
print(ret)
结果：<generator object cen at 0x000002301463DC00>
为什么在函数中添加了yield在调用函数的时候就发现结果不是我们预想的结果呢,是因为当我们调用函数的时候函数体里的代码会进行执行当执行到yield的关键字的时候,发现我们是想声明一个生成器.程序就会返回一个生成器给咱们。
那么生成器对象如何取值呢？
def cen():
print(11)
yield 22
ret=cen()
l=ret.__next__()
print(l)
结果：
11
22
def cen():
print(11)
yield 22
print(33)
yield 44
ret=cen()
l=ret.__next__()
print(l)
l1=ret.__next__()
print(l1)
l2=ret.__next__()
print(l2)
结果：
22
33
File "E:/python 25姜会会/每日代码&笔记/day14/day14作业代码.py", line 11, in <module>
44
l2=ret.__next__()
StopIteration
当程序运行到最后一个yield.那么后面继续运行next()程序会报错，一个yield对应一个next，next超过yield数量就会报错，与迭代器一样。
yield 与return的区别：
return一般在函数中只设置一个，他的作用是终止函数，并且给函数执行者返回值。
yield在生成器函数中可设置多个，他的作用是暂停函数，next会获取对应yield生成的元素。
举例
def cen():
lst=[]
for i in range(100):
lst.append("你好"+str(i))
return lst
e=cen()
print(e)
这个比较浪费空间，并且效率不高
def cen():
for i in range(100):
yield "你好"+str(i)
e=cen()
for i in range(10):
print( e.__next__())
结果：
这里的是产生几个我用几个
生成器的的作用是节省空间
可迭代对象：
优点：list,tuple,str 节省时间，取值方便，使用灵活（具有自己的是有方法）
缺点：大量消耗内存
迭代器：
优点：节省空间
缺点：不能直接查看值，使用不灵活，消耗时间一次性不可逆
生成器：
优点：节省空间，可以自己定义
缺点：不能直接查看数据，消耗时间，一次性，不可逆行
生成器使用场景
1当文件或容器中的数据量较大时建议使用生成器
数据类型（python3：range()| python2:xrange())都是可迭代对象__iter__()
文件句柄是迭代器 __iter__()和__next__()
# 区别什么是迭代器,什么是生成器
#迭代器的地址 <list_iterator object at 0x000000987B6E97F0>
#生成器的地址 <generator object func at 0x00000087C2A10CA8>
# 没有send方法就是一个迭代器,具有send方法的就是一个生成器
dield from:将列表中的数据一个一个取出来
# def func():
# def foo():
# print(11)
# lst = {"key":1,"key1":2}
# yield foo
#
# print(func().__next__())
# def func():
# lst = [1,2,3,45,6]
# lst1 = ["alex","wusir","taibi","baoyuan"]
# yield from lst
# yield from lst1
#
# g = func()
# for i in g:
# print(i)
# lst = [1,2,3,45,6]
# lst1 = ["alex","wusir","taibi","baoyuan"]
# for i in lst,lst1:
# print(i)
# yield 将可迭代对象一次性返回
# yield from 将可迭代对象逐个返回
推导式
# 推导式
# lst = []
# for i in range(10):
# lst.append(i)
# print(lst)
# 列表推导式
# 普通循环
# print([i for i in range(10)])
# print([变量 for循环])
# 筛选
# lst = []
# for i in range(10):
# if i % 2 == 0:
# lst.append(i)
# print(lst)
# 筛选模式
# print([i for i in range(10) if i % 2 ==0])
# print([i for i in range(10) if i > 2])
# [加工后的变量 for循环 加工条件]
# 集合推导式:
# 普通循环
# print({i for i in range(10)})
# {变量 for循环}
# 筛选模式
# print({i for i in range(10) if i % 2 == 1})
# {加工后的变量 for循环 加工条件}
# 字典推导式:
# 普通循环
# print({i: i+1 for i in range(10)})
# {键:值 for循环}
# 筛选模式
# print({i: i+1 for i in range(10) if i % 2 == 0})
# {加工后的键:值 for循环 加工条件}
# 生成器推导式:
# 普通模式
# tu = (i for i in range(10))
# （ 变量 for循环）
# 筛选模式
# tu = (i for i in range(10) if i > 5)
# (加工后的变量 for循环 加工条件)
# for i in tu:
# print(i)
内置函数（1）
这里要注意有的函数是不要使用的。
# a = "88 + 99"
# a = """
# def func():
# print(111)
# func()
# """
# print(type(a))
# print(eval(a)) # 神器一
# exec(a) # 神器二
# 注意:千万记住 禁止使用
# exec(input("请输入内容:"))
# print(hash("123"))
# print(hash(12))
# print(hash(-1))
# print(hash(-10))
# print(hash((2,1)))
# dic = {[1,2,3]:2}
# print(hash([1,2,3]))
# hash() 作用就是区分可变数据类型和不可变数据类型
# lst = [1,2,3]
# help(list) 查看帮助信息
# def func():
# print(1)
# lst = [1,23,4,]
# print(callable(lst)) # 查看对象是否可调用
# print(int("010101",16))
# print(float(3))
# print(int(3))
# print(complex(20)) # 复数
# print(bin(100)) # 十进制转二进制
# print(oct(10)) # 十进制转八进制
# print(hex(17)) # 十进制转十六进制
# print(divmod(5,2)) # (商,余)
# print(round(3.534232,2)) # 保留小数位
# print(pow(2,2)) #幂 pow 两个参数是求幂
# print(pow(2,2,3)) #幂 pow 两个参数是求幂后的余
# s = "你好"
# s1 = bytes(s,encoding="utf-8") # 将字符串进行编码
# print(str(s1,encoding="utf-8"))
# print(s.encode("utf-8"))
# print(ord("你")) # 通过元素获取当前(unicode)表位的序号
# print(chr(20320)) # 通过表位序号查找元素
# a = 'alex'
# print(repr(a)) #查看你数据的原生态 -- 给程序员使用的
# print(a) # 给用户使用的
# lst = [1,2,0,4,5]
# print(all(lst)) # 判断容器中的元素是否都位真 and
# lst = [1,2,3,0,1,23] # 判断容器中的元素是否有一个为真
# print(any(lst))
# a = 10
# def func():
# a = 1
# print(locals()) # 查看当前空间变量
# print(1)
# func()
# print(globals()) # 查看全局空间变量
这里是一些函数名使用题和生成器的例子
