Python学习

1、生成器函数

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('=======',content)
    print(456)
    yield
g = generator()     #   g得到生成器，函数没有执行
g.__next__()
print('***',generator().__next__())

2、send()函数

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('=======',content)
    print(456)
    yield

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello')   #send的效果和next一样
print('***',ret)

　　1）send() 获取下一个值的效果和__next__()基本一致

　　2）只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据

　　3）使用send()的注意事项

　　　　第一次使用生成器的时候是用__next__()获取下一个值

　　　　最后一个yield不能接受外部的值

# send()
def generator():
    print(123)
    content = yield(1)
    print('<<<',content)
    print(456)
    yield(2)

g = generator()
ret = g.__next__()
print('>>>',ret)
ret = g.send('hello')
print('>>>',ret)

3、预激生成器的装饰器

# 获取移动平均值
# 10 20 30 10
# 10 15 20 17.5
# avg = sum/count
def average():
    sum = 0
    count = 0
    avg = 0
    while True:
        num = yield avg
        sum += num    # 10
        count += 1    # 1
        avg = sum/count

avg_g = average()
avg_g.__next__()
avg1 = avg_g.send(10)
avg1 = avg_g.send(20)
print(avg1)

# 预激生成器的装饰器
def init(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        g = func(*args,**kwargs)
        g.__next__()
        return g
    return inner

@init
def average():
    sum = 0
    count = 0
    avg = 0
    while 1:
        # num = yield
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum / count

avg_g = average()
ret = avg_g.send(30)
print(ret)
ret = avg_g.send(30)
print(ret)
ret = avg_g.send(90)
print(ret)

4、yield from

# 普通方法
def generator():
    a = 'abcde'
    b = '12345'
    for i in a:
        yield i
    for i in b:
        yield i

g = generator()
for i in g:
    print(i)

#   Python 3方法
def generator():
    a = 'abcde'
    b = '12345'
    yield from a
    yield from b

g = generator()
for i in g:
    print(i)

5、生成器的表达式

　　1）列表推导式

# 列表推导式
egg_list=['鸡蛋%s'%i for i in range(10)]
print(egg_list)

# 普通方法
egg_list = []
for i in range(10):
    egg_list.append('鸡蛋%s'%i)
print(egg_list)

#  10以内数据的2次幂
print([i**2 for i in range(10)])

　　2）生成器表达式

g = (i for i in range(10))
print(g)    #   得到生成器
for i in  g:
    print(i)

　　　　* 生成器表达式与列表表达式的不同点：

　　　　　　#　外围括号不一样

　　　　　　#　返回的值不一样生成器表达式几乎不占用内存

老母鸡=('鸡蛋%s'%i for i in range(10))   #生成器表达式
print(老母鸡)              #   得到生成器
for 蛋 in 老母鸡:
    print(蛋)

6、各种推导式

　　遍历处理操作：每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型

　　筛选操作：满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件

　　1）列表推导式

#30以内所有能被3整除的数
ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0]  #完整的列表推导式
print(ret)
g = (i for i in range(30) if i%3 == 0)  #生成器表达式
for i in g:
    print(i)

#30以内所有能被3整除的数的平方
ret = [i*i for i in range(30) if i%3 == 0]          #完整的列表推导式
print(ret)
g = (i*i for i in range(30) if i%3 == 0)            #生成器表达式
for i in g:
    print(i)

# 例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字
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]                 #完整的列表推导式
print(ret)
g = (name for lst in names for name in lst if name.count('e') ==2)                  #生成器表达式
for i in g:
    print(i)

　　2）字典推导式

# 例一：将一个字典的key和value对调
mcase = {'a': 10, 'b': 34}
#{10:'a' , 34:'b'}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)

# 例二：合并大小写对应的value值，将k统一成小写
mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
#{'a':10+7,'b':34,'z':3}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase}
print(mcase_frequency)

　　3）集合推导式

　　　　自带结果去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)