生成器以及面试题

1.生成器
背景:列表太占内存，所以我们想要多少取多少
本质是迭代器写法和迭代器不一样用法一样

　　return和yield都可以返回数据
　　特点:
　　1.节省内存几乎不占用内存
　　2.惰性机制
　　3.只能往前走
　　# 找不到yield报错
　　# 对程序效率提升特别大

　　#send()也可以实现类似__next__()效果
　　给上一个yield传值
　　获取下一条值得效果基本一致
　　接收当前yield的值同时把给上一条yield赋值
　　#send不可以在开头
　　#最后一个

　　send和next的区别:
　　　　send不可以在开头
　　　　#send不可以在开头
　　　　send可以给上一个yield传值，不能给最后一个yield传值
　　#生成器可以直接使用for循环
　　#生成器也可以转化为列表

2.生成器函数
　　g = func() # 啥都没做
　　　　1.send #第一次不用send
　　　　2.函数中的最后一个yield不能接受新的值
　　　　3.预激生成器的装饰器例子
3.各种推导式 ===>列表/字典/集合/“元组”（生成器）
　　元组没有推导式
　　生成器表达式：(结果 for if)
　　可以直接使用生成器表达式直接创建生成器：gen = (i for i in range(10))

　　生成器表达式/列表推导式
　　列表推导式：一次性把所有的数据创建出来，容易产生内存浪费
　　生成器表达式：记录一下代码。每次需要的时候去生成器里面执行一次代码
　　特性:
　　　　1.节省内存
　　　　2.惰性机制
　　　　3.只能向前

4.python3里面的新语法yield from

下面这两个函数的骚操作是一样的：

 1 def func():
 2     s1 = 'test'
 3     for i in s1:
 4         yield i
 5 
 6 
 7 g = func()
 8 for i in g:
 9     print(i, end=" ")
10 
11 
12 def func1():
13     s1 = 'test'
14     yield from s1
15 
16 
17 g = func1()
18 for i in g:
19     print(i, end=" ")
20 """
21 t e s t t e s t 
22 """

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5.生成器表达式(笔试题)

　　1.带装饰器的生成器获取平均值(有点像C语言里面的链表) ====>这个代码实在是太经典了多撸几遍

 1 def init(f):
 2     def inner(*args, **kwargs):
 3         g = f(*args, **kwargs)
 4         g.__next__()
 5         return g
 6 
 7     return inner
 8 
 9 
10 @init  # average = init(average)
11 def average():
12     sum1 = 0
13     count = 0
14     avg = 0
15     while True:
16         num = yield avg
17         count += 1
18         sum1 += num
19         avg = sum1 / count
20 
21 
22 g = average()
23 # g.__next__()  # 可以加一个装饰器把这句话纳入收起来
24 print(g.send(10))
25 print(g.send(110))
26 """
27 10.0
28 60.0
29 """

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　　2.生成器函数和生成器表达式混合(此题难度系数：让无数英雄竞折腰)

 1 # 面试题
 2 def demo():
 3     for i in range(4):
 4         yield i
 5 
 6 
 7 g = demo()
 8 g1 = (i for i in g)
 9 g2 = (i for i in g1)
10 # g2 = (i for i in (i for i in demo())) # 等价于这个
11 print(list(g1))
12 print(list(g2))
13 """
14 [0, 1, 2, 3]
15 []
16 """

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 1 def add(n, i):
 2     return n + i
 3 
 4 
 5 def test():
 6     for i in range(0, 10, 2):
 7         yield i
 8 
 9 
10 g = test()
11 for n in [1, 10, 4, 20]:
12     g = (add(n, i) for i in g)
13 """
14 上面的骚操作拆开来看，实际上就等于下面这几步
15 n = 2
16 g = (add(n, i) for i in test())
17 
18 n = 10
19 g = (add(n, i) for i in (add(n, i) for i in test()))
20 因为惰性机制 直到打印的时候才去取值
21 所以实际上 嵌套的列表里面的最后一个值 起作用
22 并且有几个值就起了几次作用
23 """
24 print(list(g))

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