生成器
什么是生成器
生成器就是自定义迭代器
生成器语法
def my_ge(): print('first') yield 123,222,333
注:生成器在定义阶段就是普通的函数
关于yield关键字
1、当函数体内含义yield关键字,那么第一次在调用函数的时候,并不会调用函数体代码,而是将函数变成了生成器(迭代器)
def my_ge(): print('first') yield 123,222,333 print('second') yield 456,444,555 res = my_ge() ret = res.__next__() # 每执行一个__next__代码往下运行到yield停止 返回后面的数据 print(ret) ret1 = res.__next__() # 再次执行__next__接着上次停止的地方继续往后 遇到yield再停止 print(ret1) # 结果 # first # (123, 222, 333) # second # (456, 444, 555)
2、yield取值
def eat(name): print('%s 准备吃饭!!!'%name) while True: food = yield print('%s 正在吃 %s' % (name, food)) res = eat('tony') # 并不会执行代码 而是转换成生成器 res.__next__() res.send('包子') res.send('面条') # tony 准备吃饭!!! # tony 正在吃 包子 # tony 正在吃 面条
3、yield与return对比
yield
1、可以返回值(支持多个并且组织成元组)
2、函数体代码遇到yield不会结束而是”停住“
3、yield可以将函数变成生成器,并且还支持外界传值
return
1、可以返回值(支持多个并且组织成元组)
2、函数体代码遇到return直接结束
生成器表达式
1、生成器表达式和列表生成式很相似。生成器表达式是用小括号括起来的。列表生成式是中括号括起来的
l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99] # 列表生成式 res = [i+1 for i in l if i!=44] print(res) # 生成器表达式 res1 = (i+1 for i in l if i!=44)
2、生成器表达式内部的代码只有在迭代取值的时候才会执行;迭代器对象、生成器对象,我们都可以看成是“工厂”,只有当我们所要数据的时候工厂才会加工出“数据”,主要都是为了节省空间。
3、练习题
# 求和 def add(n, i): return n + i # 调用之前是函数 调用之后是生成器 def test(): for i in range(4): yield i g = test() # 初始化生成器对象 for n in [1, 10]: g = (add(n, i) for i in g) """ 第一次for循环 g = (add(1, i) for i in g) 第二次for循环 g = (add(10, i) for i in (add(10, i) for i in g)) """ res = list(g) print(res) #A. res=[10,11,12,13] #B. res=[11,12,13,14] #C. res=[20,21,22,23] #D. res=[21,22,23,24]
自定义range方法
def my_range(start, stop=None, step=1): if not stop: stop = start start = 0 while start < stop: yield start start += step # 第一种 res = my_range(1,10,2) for i in res: print(i) # 第二种 res = my_range(10) for i in res: print(i) # 第三种 res = my_range(1,10) for i in res: print(i)
迭代取值与索引取值对比
1、迭代取值
优点:不依赖于索引的一种通用取值方法
缺点:取值的顺序永远都是固定的从左往右,无法重复取值
2、索引取值
优点:可以重复取值
缺点:需要提供有序容器类型才可取值(不是一种通用方式)