十四.生成器

2019-09-24-23:24:24

一.什么时生成器?

　　1.生成器的实质就是迭代器

二.生成器的获取方式

　　1.经过生成器函数

　　2.经过各类推导式获取生成器

　　3.经过数据转换获取生成器

三..案例

#这个是一个简单函数,怎样变成生成器呢?
def func(): print("111") return 222 ret = func() print(ret) #将函数中的return换成yield就是生成器 
def func(): print("111") yield 222 ret = func() print(ret)

四.yield和return的区别

def func(): print("111") yield 222
    print("333") yield 444 gener = func() ret = gener.__next__() print(ret) ret2 = gener.__next__() print(ret2) ret3 = gener.__next__()  # 最后⼀一个yield执行完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是说和return⽆关了. 
print(ret3)

yield是经过分段执行函数,执行了yield不会当即中止函数的运行,而执行完return是直接就中止函数的运行了

注意:执行完yield这个函数后,后面若是再次执行_next_()就会致使程序报错

五.send和__next__()的区别

1. send和next()都是让生成器向下走⼀次

2. send能够给上一个yield的位置传递值, 不能给后一个yield发送值. 在第一次执行生成器代码的时候不能使用send()

　　案例

def eat(): print("我吃什什么啊") a = yield "馒头"    
    print("a=",a) b = yield "⼤大饼"    
    print("b=",b) c = yield "⾲韭菜盒⼦子"    
    print("c=",c) yield "GAME OVER" gen = eat()     # 获取⽣生成器器 
ret1 = gen.__next__() print(ret1) ret2 = gen.send("胡辣汤") print(ret2) ret3 = gen.send("狗粮") print(ret3) ret4 = gen.send("猫粮") print(ret4)

六.列表推导式

　　 [ 结果 for 变量量 in 可迭代对象] 

　　 [ 结果 for 变量量 in 可迭代对象 if 条件 ] (这个是筛选模式)

七.生成器表达式

　　生成器表达式和列表推导式的语法基本上是同样的. 只是把[]替换成() 

八.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. 获得的值不同. 列表推导式获得的是一个列表. 生成器表达式获取的是一个生成器.

九.以此类推字典推导式

　　字典推导式和列表推导式的语法基本上是同样的. 只是把[]替换成{}

十.集合推导式

　　 集合推导式能够帮咱们直接生成一个集合. 集合的特色: 无序, 不重复. 因此集合推导式自带去重功能

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 变量量 in 可迭代对象 if 条件筛选)   

　　生成器表达式能够直接获取到生成器对象. 生成器对象能够直接进行for循环. 生成器具备惰性机制. 

以上是个人学习内容,有错的请告知,谢谢大家,感谢