python基础生成器

生成器函数进阶

send

def generator():
    print(123)
    yield 1
    print(456)
    yield 2
    print(789)

g = generator()
ret = g.__next__()        #调用一次，输出结果是123，1
print(ret)
ret = g.__next__()      #再次调用，结果是456,2
print(ret)
ret = g.__next__()        #因为没有yield 所以这次将diaoyong789
print(ret)

def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print('===',content)
    print(456)
    arg = yield 2

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello')         #send的效果和next一样
print('***',ret)
#获取下一个值的效果和next基本一致
#只是在获取下一个值的时候，给上一个值得位置传递一个数据

使用send的注意事项：
　　第一次使用生成器的时候，使用next获取下一个值
　　最后一个yield不能接收外部的值

例题：计算移动平均值

#send方法
avg = sum/count
def average():
    sum = 0
    count = 0    
    avg = 0
    while True:
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum/count
        
avg = average()
avg_g.__next__()
avg_g.send(10)
avg1 = avg_g.send(10)
avg1 = avg_g.send(20)
print(avg1)

#用预激生成器的装饰器方法来做计算移动平均值.
def init(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        g = func(*args,**kwargs)     #g = average()
        g.__next__()
        return g
    return inner

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

g = average()
ret = g.send(10)
ret = g.send(20)
print(ret)

yield from

def generator():                #输出两个字符串的每个字符
    a = 'abcde'
    b = '12345'
    for i in a:
        yield i
    for i in b:
        yield i

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

def generator():                    #用yield from方法比较简洁
    a = 'abcde'
    b = '12345'
    yield from a
    yield from b

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

推导式

推导式的先决条件：

[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] #遍历处理
[满足元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件]   #筛选处理

列表推导式

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

生成器表达式

老母鸡 = ('鸡蛋%s'%i for i in range(10))   #生成器(换个括号)
for 蛋 in 老母鸡:
    print(蛋)

例一：30以内所有能被3整除的数

multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
# Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

multiples = (i for i in range(30) if i % 3 is 0)
for i in multiples:
    print(i)

例二：30以内所有能被3整除的数的平方

multiples = [i*i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)

multiples = (i*i for i in range(30) if i % 3 is 0)
for i in multiples:
    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']]

print([name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2])  # 注意遍历顺序，这是实现的关键,必须先是最外层

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)
for i in ret:
    print(i)

总结：

1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式

2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存

3.Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。

字典推导式

例一：将一个字典的key和value对调

mcase = {'a': 10, 'b': 34}
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}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}
print(mcase_frequency)

集合推导式

例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])

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