本质上来说生成器迭代器都是一种数据类型,如果你直接打印生成器是无法得出值的,会得到一串内存地址,即一个对象
想要得到生成器的值必须要用for或者next,list等来获取 生成器
生成器就是一个可迭代对象
本质上就是一种数据类型
表现形式有两种
生成器函数: 使用yield 代替 return,但是可以返回多次值
调用之后函数内的代码不执行,返回生成器
每从生成器中取一个值就执行一段,遇到yield就停止
如何从生成器取值:
for: 如果没有break就可一直取到最后
next:每次取一个,首次使用时激活生成器
send:不能用在第一个,取下个值会给上个位置传一个新的值
数据类型强制转换: 会一次把所有的数据读到内存中
生成器表达式
(条件成立的放在生成器的值 for i in 可迭代的 if 条件)
  优点
生成器延迟计算,一次返回一个值,大数据量处理很好用
保存状态
提高代码可读性 基本的生成器函数
 def test():
yield 1
yield 2
yield 3
g = test()
print(g) # <generator object test at 0x00000000027F4E58>
print(g.__next__()) #
print(next(g)) # 2
生成器的一次性
 def test():
for i in range(4):
yield i
t = test()
t1 = (i for i in t)
print(list(t1)) # [0, 1, 2, 3] 生成器是第一次性的。
print(list(t1)) # [] 生成器是第一次性的。再次使用就无法获取了
迷惑操作
 def test():
for i in range(4):
yield i
t = test()
t1 = (i for i in t)
t2 = (i for i in t1) # 生成器在产生的时候,并不会有任何的操作
# 生成器是按需取值,因此一开始建立并没有使用,是无值的
print(list(t1)) # [0, 1, 2, 3] 生成器被遍历使用了,才会被消耗掉
print(list(t2)) # []
生成器表达式
 laomuji = ("鸡蛋%s" % i for i in range(10)) # 生成器表达式
print(laomuji) # <generator object <genexpr> at 0x0000000002814E58>
print(laomuji.__next__()) # 鸡蛋0
print(next(laomuji)) # 鸡蛋1

列表解析
数据量比较大的时候不要用,很笨重   原有的正常操作,比较多代码而且很啰嗦
 egg_list = []
for i in range(10):
egg_list.append("鸡蛋%s" %i)
print(egg_list)
  使用列表解析后
 l = ["鸡蛋%s" %i for i in range(5) ]
l1 = ["鸡蛋%s" %i for i in range(5) if i>2 ]
# l2 = ["鸡蛋%s" %i for i in range(10) if i>5 else i] # 不存在4元表达式
print(l) # ['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']
print(l1) # ['鸡蛋3', '鸡蛋4']
# print(l2) # SyntaxError: invalid syntax

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