day8-基础函数的学习（三）

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今日目录

1.生成器

2.列表推导式

3.匿名函数

4.装饰器

 

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1.生成器

　　1.1 生成器的定义

定义：生成器本质就是迭代器，生成器是本身用python代码写的迭代器

　　　1.1.1 生成器函数

def func():
    yield 666
    yield '三包春药'
ret = func()
#函数中含有yield这个关键字参数就是一个生成器函数
print(next(ret))
print(next(ret))
print(next(ret))
#一个next对应一个yield，若是输入多的next则报错
#StopIteration错误

对于yield与return之间的差异

• 俩者都会返回值，return是给函数的执行者返回值，yield是给next()返回值
• 碰到return会结束函数，yield只会冻结函数，有一个next唤醒输出

　　　1.1.2 生成器的用法

如今有一个需求：商家须要500个搪瓷杯，找甲乙俩家生产搪瓷杯，甲一次性备料，一次性生产完毕，乙根据生产需求，提了需求，而后生产一部分

甲厂

def glass():
    for i in range(500):
        print('%s号杯子'%i)
glass()

乙厂

def glass2():
    for i in range(500):
        yield '%s号杯子'%i
obj = glass2()
for i in range(100):
    print(next(obj))
for j in range(20):
    print(next(obj))
#能够分批，根据订单来生产商品，第一批100，第二批20

经过上面咱们能够得知生成器的特色

• 节省内存，须要一个你产生一个
• 惰性机制，只有调用时才运行
• 一条道走到黑，只会一直往下走，不会返回

　　1.2 send的用法

send的用法，不止能对应yield传值，也能够给上一个yield发送一个值

def func():
    msg1 =yield '111'
    print(msg1)
    msg2 = yield 'abc'
    print(msg2)
    yield [12,13,14]

genor = func()
print(genor.send(None))
print(genor.send('ABC'))
print(genor.send(333))
#结果
111
ABC
abc
333
[12, 13, 14]
#例外状况一：第一个send不为空
报错：can't send non-None value to a just-started generator
谨记send是对上一个yield赋值
#例外状况二：在最后一个位置多输入一个send
报错：StopIteration
谨记send和和yield是一一对应，多一个就会报这个错误

　　1.3 yield from的用法

这个是最新的python 3.x的用法

#按照咱们的想法应该是迭代的输出test1.test2 .test3. test4
def func():
    li =['test1','test2','test3','test4']
    yield li
obj = func()
for i in obj:
    print(i)
#结果
['test1', 'test2', 'test3', 'test4']
#缘由是yield是将li当作是单独的元素返回出来，并非一个个出来
#为了改善，只能将如下方法
def func():
    li =['test1','test2','test3','test4']
    yield from li
obj = func()
for i in obj:
    print(i)
#结果
test1
test2
test3
test4
#yield from是将一个可迭代对象变为迭代器

2.列表推导式

　　2.1 列表推导式的优势以及经常使用的三种方法

列表推导式：用一行代码构建简单或者较复杂的列表，还有为了减小代码量，还有最重要的装逼（不知道会不会被打）

　　2.1.1 循环模式

列表结构：  [ 变量（加工后的变量）for 变量  in iterable ]

print([i for i in range(1,101)])
#构建一个列表：['python1期', 'python2期',....'python25期']
l1 = ['python%s期' %i for i in range(1,26)]
print(l1)
#很简单的构建了一个列表

　　　2.1.2 筛选模式

列表结构：[变量（加工后的变量）for 变量 in interable if 条件]

# 三十之内全部的偶数留到列表中
# print([i for i in range(1,31) if i % 2 == 0])

# 30之内全部能被3整除的数
# print([i for i in range(1,31)if i % 3 == 0])
# 30之内全部能被3整除的数的平方
# print([i**2 for i in range(1,31)if i % 3 == 0])
# ['地球1号', '地球3号','地球5号',....'地球99号',]
# print(['地球%s号'% i for i in range(1,100,2)])

　　　2.1.3 三元模式（循环模式）

其实就是带三元运算的循环模式

# 构建一个列表：列表里面的元素是1~20，可是能被3整除元素替换成*。
# ret = '*' if 3>2 else 1
# print(ret)
# print(['*' if i % 3 == 0 else i for i in range(1,21)])

# 将至少含有两个e的名字放到一个列表中
# names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
#          ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
# print([name for l in names for name in l if name.count('e') >= 2])

列表推导式的优缺点

优势：一行搞定，节省代码量，高逼格

缺点：

• 不能用debug模式
• 列表推导式有毒，会盲目去使用列表推导式去写，建议超过三层的不要轻易使用列表推导式

　　2.2 生成器表达式

与列表推导式基本如出一辙，只是[]换成了（）

# l1 = ['python%s期' %i for i in range(1,26)]
# gentor = ('python%s期' %i for i in range(1,26))
# print(gentor)
# for i in gentor:
#     print(i)

　　2.3 字典推导式，集合推导式（了解）

# print({i:None for i in range(1,10)})
# mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'c': 20, 'd': 15}
# print({value:key for key,value in mcase.items()})

#
# set1 = {1, -2, 3, -4, 4}
# print({i ** 2 for i in set1})

3.匿名函数

def func(x, y): return x + y
# print(func(3,4))
# 针对于只有返回值的这样的函数:python 提供了一个函数能够简化：
# 匿名函数。一行函数

func2 = lambda x,y: x + y
print(func2(3,4))

# 写一个匿名函数：须要三个数字参数，返回值为三个数相乘

4.装饰器

详细内容请看

https://www.cnblogs.com/gbq-dog/p/10222938.html