自学Python4.8 - 生成器(方式二：生成器表达式)
定义：生成器（generator）是一个包含yield关键字的函数，当它被调用的时候，在函数体中的代码不会被执行，而是会返回一个迭代器。
（一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫作生成器（generator）；
若是函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器；）前端
- 生成器是一个特殊的程序，能够被用做控制循环的迭代行为
- 生成器相似于返回值为数组的一个函数，这个函数能够接收参数，能够被调用，可是，不一样于通常的函数会一次性返回包含了全部数值的数组，生成器一次 只产生一个值，这样消耗的内粗数量大大减小，并且容许调用函数能够很快的开始处理前几个返回值。所以，生成器看起来像一个函数可是表现的却像一个迭代器
python提供了两种基本的生成器方式：python
- 生成器函数：也是用def来定义，利用关键字yield一次返回一个结果，阻塞，从新开始
每次请求一个值，就会执行生成器中的代码，知道遇到一个yield或者return语句
①yield语句意味着应该生成一个值
②return语句意味着要中止执行（不生成任何东西，只有在一个生成器中使用时才能进行无参数调用）
- 生成器表达式：返回一个对象，这个对象只有在须要的时候才产生结果
2. 生成器表达式：
生成器表达式来自于迭代和列表解析的组合，生成器表达式和列表解析相似，可是他使用尖括号而不是方括号括起来的。数据库
print([ x ** 3 for x in range(5)]) # 列表推导式
print((x ** 3 for x in range(5))) # 生成器表达式
print(list(x ** 3 for x in range(5)))# 二者之间转换
输出：django
for n in (x ** 3 for x in range(5)):
print('%s, %s' % (n, n * n)) # 就操做而言，生成器表若是使用大量的next()函数会显得十分不方便，for循环会自动出发next函数
输出：编程
[每个元素或者是和元素相关的操做 for 元素 in 可迭代数据类型] #遍历以后挨个处理数组
[知足条件的元素相关的操做 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件] #筛选功能网络
举例1：
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
ret = [name for lst in names for name in lst if name.count('e') ==2]
print(ret)
字典推导式多线程
举例1：并发
将一个字典的key和value对调
举例2：
合并大小写对应的value值，将k统一成小写
举例3：
集合推导式，自带结果去重功能
3. 生成器函数与协程生成器表达式比较
一个迭代既能够被写成生成器函数，也能够被协程生成器表达式，均支持自动和手动迭代。并且这些生成器只支持一个active迭代，也就是说生成器的迭代器就是生成器自己。
①
def recv():
print('Are your ready:')
while True:
n = yield #yield语句还有更给力的功能，做为一个语句出如今赋值运算符的右边，接受一个值，或同时生成一个值并接受一个值
print('总共用了 %s 秒' % n)
c = recv()
c.__next__()
c.send(100)
c.send(300)
输出：
解释：以上这种方式使用yield语句的函数称为协程。在这个例子中，对于__next__的初始调用是必不可少的，这样协程才能执行可通向第一个yield表 达式的语句。在这里协程会挂起，等待相关生成器对象send()方法给它发送一个值。传递给send()的值由协程中的yield表达式返回。 协程的运行通常是无限期的，使用方法close()能够显式的关闭它。
②
def split_line():
print('ready to split')
result = None
while True:
line = yield result #若是yield表达式中提供了值，协程可使用yield语句同时接收和发出返回值
result = line.split()
s = split_line()
s.__next__()
print(s.send('1,2,3'))
输出：
解释：
这个例子中的前后顺序很是重要。首个next()方法让协程执行到yield result，这将返回result的值None。
在接下来的send()调用中，接收到的值被放到line中并拆分到result中。
send()方法 的返回值就是下一条yield语句的值。也就是说，send()方法能够将一个值传递给yield表达式，可是其返回值来自下一个yield表达式，而不是接收send()传递的值的yield表达式。
③ 若是想用send()方法来开启协程的执行，必须先send一个None值，由于这时候是没有yield语句来接受值的，不然就会抛出异常
def split_line():
print('ready to split')
result = None
while True:
line = yield result #若是yield表达式中提供了值，协程可使用yield语句同时接收和发出返回值
result = line.split()
s=split_line()
print(s.send('1 2 3'))
输出：
def split_line():
print('ready to split')
result = None
while True:
line = yield result #若是yield表达式中提供了值，协程可使用yield语句同时接收和发出返回值
result = line.split()
s=split_line()
print(s.send(None))
print(s.send('1 2 3'))
输出：
④ 生成器的功能很是强大。协程能够用于实现某种形式的并发。在某些类型的应用程序中，能够用一个任务调度器和一些生成器或协程实现协做式用户空 间多线程，即greenlet。
yield的威力将在协程，协同式多任务处理(cooperative multitasking)，以及异步IO中获得真正的体现。
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