12_python_生成器
一、生成器
def func():
print("")
yield 222
gener = func() # 这个时候函数不会执行. 而是获取到⽣成器
ret = gener.__next__() # 这个时候函数才会执行. yield的作用和return一样. 也是返回数据
ret = gener.__next__() # 报错StopIteration
print(ret)
结果:
111
222
def eat():
print("我吃什么啊")
a = yield "馒头"
print("a=",a)
b = yield "烧饼"
print("b=",b)
c = yield "菜盒子"
print("c=",c)
yield "GAME OVER"
gen = eat() # 获取生成器
ret1 = gen.__next__()
print(ret1)
ret2 = gen.send("胡辣汤") # 给上一个yield传值,也就是a
print(ret2)
ret3 = gen.send("狗粮")
print(ret3)
ret4 = gen.send("猫粮")
print(ret4)
结果:
我吃什么啊
馒头
a= 胡辣汤
烧饼
b= 狗粮
菜盒子
c= 猫粮
GAME OVER
def func():
print(111)
yield 222
print(333)
yield 444
print(555)
yield 666
gen = func()
for i in gen:
print(i)
结果:
111
222
333
444
555
666
执行生成器的方式:
第一种
def func()
print('hello')
yield 111
gen = func()
for i in gen:
print(i)
第二种
lst = list(gen)
print(lst)
第三种
gen.__next__()
二、推导式
# 100以内能被3整除的数的平方
gen = (i * i for i in range(100) if i % 3 == 0)
for num in gen:
print(num)
# dic = {"张无忌":"九阳神功", "乔峰":"降龙十八掌", "楚留香":"帅"}
# d = {dic[k]: k for k in dic}
# print(d)
# lst = ["周杰伦","周伯通","周润发","周伯通","周笔畅","周伯通","周星驰","周伯通"]
# s = {el for el in lst}
# print(s)
⽣成器表达式和列表推导式的区别:
1. 列表推导式比较耗内存. ⼀次性加载. ⽣成器表达式⼏乎不占⽤内存. 使⽤的时候才分 配和使⽤内存
2. 得到的值不⼀样. 列表推导式得到的是⼀个列表. ⽣成器表达式获取的是⼀个⽣成器.⽣成器的惰性机制: ⽣成器只有在访问的时候才取值
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