列表生成式

列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环:

  1. >>> L = []
  2. >>> for x in range(1, 11):
  3. ... L.append(x * x)
  4. ...
  5. >>> L
  6. [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:

  1. >>> [x * x for x in range(1, 11)]
  2. [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法

还可以使用两层循环,可以生成全排列

  1. >>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
  2. ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

生成器

  1. for i in g:
  2. print(i)
  3.  
  4. def bar():
  5. print("ok1")
  6. count = yield 1
  7. print(count)
  8.  
  9. yield 2
  10. b = bar()
  11.  
  12. b.send(None) # 相当于next(b), c = b.send(None) c = 1
  13.  
  14. b.send("eeeee") # 执行时,进入函数,先对count传值, 然后返回yield 2 值为2

迭代器

生成器一定是迭代器

特点:

  1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
  2. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
  3. 访问到一半时不能往回退
  4. 便于循环比较大的数据集合,节省内存
  1. for循环内部三件事
    1.调用可迭代对象的iter方法,返回一个迭代器对象
    2.调用迭代器对象的next方法
    3.处理stopIteration
  1. 可迭代对象,对象有iter方法的是可迭代对象
  1. 什么是迭代器
    1.iter方法
    2.next方法

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