【python】生成器和生成器函数

标签：nbsp   第一个   韭菜   ==   fun   内容   执行   soft   传值   

1、生成器函数：

普通函数:

def func():

    print("周杰伦")

    return "昆凌"  

func() #执行func()函数，"周杰伦"

print(func())  #执行结果：昆凌

 

生成器函数：

def func():

    print("周杰伦")

    yield "昆凌"  # 函数中包含了yield, 当前这个函数就不再是普通的函数了. 是生成器函数

func() #通过func()函数生成一个生成器，非执行，没结果

print(func()) #打印的是该生成器函数所在的内存地址

 

#return 和yield的区别：

return: 执行到return时函数结束执行

yield：函数分段执行，从(当前yield到下一个yield]的内容

举例：

def func():

    print("周杰伦")

    yield "昆凌" 

    print("王力宏")

    yield "李云迪" 

    #print("大家好才是真的好")  #最后一个yield后不要写东西，因为__next__()找不到下一个yield时会报错StopIteration

g=func() #生成一个生成器

print(g.__next__()) #周杰伦 昆凌

print(g.__next__()) #王力宏 李云迪

 

2、send()

#__next__()和send()区别：

__next__() 可以让生成器向下执行一次；

send() 也可以让生成器向下执行一次, 给上一个yield传一个值, 第一个和最后一个yield不需要传值（最后一个值可以传进去但会报错）。

举例1：

def eat():

    print("我吃什么啊")

    a =  yield  "馒头"

    print("a=",a)

    b =  yield  "大饼"

    print("b=",b)

    c =  yield  "韭菜盒子"

    print("c=",c)

    yield  "GAME OVER"

gen = eat()     # 获取生成器

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)

 

执行结果：

我吃什么啊

馒头--------------第一次__next__()获取的内容

a= 胡辣汤----第一次send赋值，并打印

大饼-------第一次send获取的内容

b= 狗粮---第二次send赋值

韭菜盒子---第二次send获取的内容

c= 猫粮

GAME OVER

 

 

举例2：

def func():

    print(‘0‘)

    yield 1

    print(‘2‘)

    yield 3

    yield 4

g1 = func()

lst = list(g1)  #把生成器转换成列表

print(lst)

执行结果：

0

2

[1, 3, 4]

 

 

3、列表推倒式

语法：[最终结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]

lst = [i for i in range(1,101) if i%2==0]

print(lst)

 

4、生成器表达式

#生成器表达式和列表推倒式基本是一样的，只是把[]换成（）

语法：(最终结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件)

g = (i for i in range(10))

print(g) #打印的是通过表达式生成的生成器所在的内存地址

print(g.__next__()) #获取的第一个元素是0

print(list(g)) #获取的是列表 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

 

5、其他推倒式

5.1 字典推倒式：

语法：[结果(key:value) for 变量 in 可迭代对象 if 筛选]

#把字典中的key:value互换 .{"b":"a", "d":"c"}

dic = {"a":"b", "c":"d"}

new_dic = {dic[key]:key for key in dic}

print(new_dic）

 

5.2 集合推倒式：

语法：{结果(key) for 变量 in 可迭代对象 if 筛选}

lst = ["马化腾", "马化腾", "王建忠", "张建忠", "张雪峰", "张雪峰"]

s = {i for i in lst}    # 集合推倒式，无序且不重复，自动去重

print(s)

 

注：没有元组推倒式（因为元组不可变，小括号括起来的是生成器表达式）

 

总结：

1、生成器的本质就是迭代器

2、生成器3种生成方法：

        1）通过生成器函数

        2）通过生成器表达式

        3）通过数据转换

3、生成器函数被执行,如func()是拿到一个生成器函数，不是获取里面的内容

4、生成器取值:

　　1）__next__()

　　2）send()

　　3）for循环

　　4）list(g)

5、return 和yield的区别：

　　return: 执行到return时函数结束执行

　　yield：函数分段执行，从(当前yield到下一个yield]的内容

6、生成器惰性机制应用

举例1：

def func():

    print(111)

    yield  222

g = func() #生成器g

g1 = (i  for i in  g) #生成器g1,但数据来源g

g2 = (i  for i in  g1)#生成器g2,但数据来源g1

print(list(g)) #获取生成器g数据，此时func()才会被执行，打印111,获取到222

print(list(g1))#获取g1数据，来源g,但g数据已被取完，所以返回是空

print(list(g2))#同g1

 

执行结果：

111

[222]

[]

[]

 

举例2：若把print(list(g))注释了，得到的结果怎样？

def func():

    print(111)

    yield  222

g = func() #生成器g

g1 = (i  for i in  g) #生成器g1,但数据来源g

g2 = (i  for i in  g1)#生成器g2,但数据来源g1

#print(list(g)) 

print(list(g1))

print(list(g2))

 

执行结果：

111

[222]

[]

 

举例3：

def add(a,b):

    return a + b

 

def test():

     for i in range(4):

         yield i

 

g = test() #0,1,2,3,

for n in [2,10]: #n 取值2，10 表示共循环2次

    g=(add(n,i) for i in g)

print(list(g)) 

 

#list(g)时才会执行，生成器惰性特质

#g=(add(n,i) for i in g) 循环2次，相当于最后g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g))

#g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in (0,1,2,3)))

#生成器不到最后不执行，最后一次n=10,那么g=(add(10,i) for i in (10,11,12,13))

#g=[20,21,22,23]

 

 

 

 

 

【python】生成器和生成器函数

标签：nbsp   第一个   韭菜   ==   fun   内容   执行   soft   传值   

原文地址：https://www.cnblogs.com/xlzhangq/p/13211155.html