生成器表达式

  (满足条件的元素或其相关的操作 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)

  1. g = (i for i in range(10))
  2. for i in g:
  3. print(i)
  4. egg_lis = ('鸡蛋%s' %i for i in range(10))
  5. print(egg_lis)
  6. for i in egg_lis:
  7. print(i)

  生成器取值send()

  send效果在获取下一个值的时候和next相似,不同之处可以给上一个yield的位置传数据。

    第一个取值必须要用__next__()来取值不能用send()

    最后一个yield也不能接收外部的数据

  1. def generator():
  2. print('zxc')
  3. content = yield 1
  4. print('==='+content)
  5. print('zxf')
  6. yield 2
  7. g = generator()
  8. print(g.__next__())
  9. # print(g.__next__())
  10. print(g.send('good'))

  生成器实例

  1. # 计算移动平均值
  2.  
  3. def average():
  4. total = 0
  5. count = 0
  6. avg = 0
  7. while True:
  8. num = yield avg
  9. total += num
  10. count += 1
  11. avg = total / count
  12. avg_g = average()
  13. avg_g.__next__()
  14. avg1 = avg_g.send(10)
  15. avg2 = avg_g.send(20)
  16. print(avg1, avg2)

  上面的实例中avg_g.__next__()的返回值没有什么意义,只是起到了一个激活生成器的效果。为了方便多个生成器的激活,这里就可以使用预激生成器的装饰器

  1. def init(func):
  2. def inner(*args, **kwargs):
  3. ret = func(*args, **kwargs)
  4. ret.__next__()
  5. return ret
  6. return inner
  7.  
  8. @init
  9. def average():
  10. total = 0
  11. count = 0
  12. avg = 0
  13. while True:
  14. num = yield avg
  15. total += num
  16. count += 1
  17. avg = total / count
  18. avg_g = average()
  19. print(avg_g.send(10))
  20. print(avg_g.send(20))

  推导式

  格式:满足条件的元素或其相关的操作 for 元素 in 可迭代对象 if 条件

  各种推导式:生成器(),列表[],字典{},集合{}

    1,遍历操作

    2,筛选操作

  列表推导式

  1. egg_lis = ['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]
  2. print(egg_lis)

  生成器推导式

  1. g = (i for i in range(10))
  2. for i in g:
  3. print(i)

  字典推导式

  1. # 将一个字典中的key和value对调
  2. dic = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}
  3. dic_swop = {dic[k]: k for k in dic}
  4. print(dic_swop) # {'v2': 'k2', 'v1': 'k1'}

  集合推导式

  1. # 集合推导式 自带结果去重功能
  2. set1 = {i for i in [1, 3, 5, 5, 6, 3, 4]}
  3. print(set1) # {1, 3, 4, 5, 6}

    

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