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1 def func(): 2 print("111") 3 return 222 5 ret = func() 6 print(ret) 7 #结果 8 111 9 222
这里面函数体里是返回值return;如果将return换成yield就是生成器
1 def func(): 2 print("111") 3 yield 222 4 ret = func() 5 print(ret) 6 #输出结果 7 <generator object func at 0x000001FDDCE5EEB8>
如果函数中包含了yield,那这个函数就是生成器了
所以:a;return直接返回结果,结束函数的调用
b:返回结果,可以让函数分段执行
关于生成器的的小坑;
1 def func(): 2 i = 1 3 while i < 1000000: 4 yield "%s" % i 5 i += 1 6 print(func().__next__())#不是同一个生成器 7 print(func().__next__())#相当于一个新的生成器从第一步执行,相当于格式化了func()中的所有东西 8 print(func().__next__()) 9 #1,1,1 10 为什么会不变呢,因为执行每一次print,都相当于重新拿了一个生成器, 11 然后从头开始找第一个yield;
生成器是不能进行赋值运算的;所以正确格式:上下两个程序少了一个func = func()
1 def func(): 2 i = 1 3 while i < 1000000: 4 yield "%s" % i 5 i += 1 6 func = func() 7 print(func.__next__())#不是同一个生成器 8 print(func.__next__())#相当于一个新的生成器从第一步执行 9 print(func.__next__()) 10 #输出结果: 11 1,2,3
1.还是上面的程序,你用._next_()的话,会直接一次性全拿出来值,会很占用内存,生成器的话,是可控的,一个一个
指下去,不会回去,下一次继续获取指针指向的值;
这里面send是怎么运行的,第一行._next_()是运行到红色范围的yield,然后print(g.send(1))是函数func
从a开始执行到下一个yield "22",然后把send的里面的1赋值给a;
代码展示:
1 def func(): 2 print("大碴粥") 3 a = yield "11" 4 print(a) 5 print("狗不理") 6 b = yield "22" 7 print(b) 8 print("大麻花") 9 c = yield "33" 10 11 g = func() 12 print(g.__next__()) 13 print(g.send(1)) 14 print(g.__next__()) 15 #输出结果 16 大碴粥 17 11 18 1 #这是send里面的1赋值给了a 19 狗不理 20 22 21 None #因为b是._next_()执行的,没用进行赋值,所以为None 22 大麻花 23 33
注意:第一个不能用send(),最后一个也不要传值;
1.列表推导式
平常代码:
1 lst = [] 2 for i in range(1,16): 3 lst.append(i) 4 print(lst) 5 #输出结果 6 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
替换成列表推导式
lst = [i for i in range(1,16)] print(lst) #输出结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
这里的lst直接相当于append进行的添加;
1 lst = ["python%d" % i for i in range(1,16)] 2 print(lst) 3 #输出结果 4 [‘python1‘, ‘python2‘, ‘python3‘, ‘python4‘, ‘python5‘, ‘python6‘, ‘python7‘, ‘python8‘, ‘python9‘, ‘python10‘, ‘python11‘, ‘python12‘, ‘python13‘, ‘python14‘, ‘python15‘]
1 判断列表中的有两个e的元素 2 names = [[‘Tom‘, ‘Billy‘, ‘Jefferson‘ , ‘Andrew‘ , ‘Wesley‘ , ‘Steven‘ , 3 ‘Joe‘],[‘Alice‘, ‘Jill‘ , ‘Ana‘, ‘Wendy‘, ‘Jennifer‘, ‘Sherry‘ , ‘Eva‘]] 4 lst = [name for index in names for name in index if name.count("e") == 2] 5 print(lst) 6 #输出结果 7 [‘Jefferson‘, ‘Wesley‘, ‘Steven‘, ‘Jennifer‘]
2.生成器推导式
a:生成器表达式和列表推导式基本一致,只是把[]替换成了()
gen = (i for i in range(10))
print(gen) #输出结果得到的是一串地址,你要用._next_()才能一步一步执行生成器;
生成器表达式和列表推导式两者的区别就是前者是惰性机制,要一个给一个,后者是一次性生成,比较耗内存;
b:生成器的惰性机制
上代码:
1 def func(): 2 print(111) 3 yield 222 4 g = func() #生成器g 5 g1 = (i for i in g) #生成器g1,for循环只是让g变成了一个迭代器,而没有向它取值 6 g2 = (i for i in g1) #生成器g2,跟g1相似,没有东西让他取值,就不运行 7 print(list(g)) #list内部有一个append,我跟你生成器要值了,你会运行你的函数 8 print(list(g1)) #而._next_()只是生成器要值后执行的语句, 9 print(list(g2)) 10 #输出结果 11 111 12 [222] 13 [] 14 []
这里面第一个print里面的list(g)相当于list.append()向g要值了,g才会去调用函数,就是你第四行的代码该运行
运行,但是就是不调用我的函数,你就只调用我的变量g,而不执行g;
而当运行第二个print里面的list(g1)时,执行g1=(i for i in g)时,g._next_()已经运行到最后一个yield了,
所以g1再迭代g,已经取不到值了.所以为空列表;
c:字典的生成器格式
ls1 = [1,2,3,4,5] ls2 = [5,6,7,8,9]
dic = {ls1[i]:ls2[i] for i in range(len(ls1))}
d: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
1 def add(a,b): 2 return a+b 3 def test(): 4 for i in range(4): 5 yield i 6 g = test() 7 for n in [2,10]: 8 g = (add(n,i) for i in g) 9 ‘‘‘ 10 执行效果 11 n = 2 12 g = (add(n,i) for i in test()) 13 n = 10 14 g = (add(n,i) for i in ((add(n,i) for i in test())) 15 这里一直没有取值操作,所以不会执行test()函数,而取n值的时候,是最后一步 16 才取的n值,你要带入了,我给你值,否则你就一直用我的变量带入吧; 17 ‘‘‘ 18 print(list(g)) 19 #输出结果 20 [20, 21, 22, 23]
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原文地址：https://www.cnblogs.com/0627zhou/p/9332874.html
