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  • python基础(14):生成器、列表推导式

1. 生成器

什么是⽣成器?⽣成器实质就是迭代器。
在python中有三种⽅式来获取⽣成器:
1. 通过⽣成器函数
2. 通过各种推导式来实现⽣成器
3. 通过数据的转换也可以获取⽣成器
⾸先,我们先看⼀个很简单的函数:

		
  1. def func():
  2.   print("111")
  3.   return 222
  4. ret = func()
  5. print(ret)
  6. 结果:
  7. 111
  8. 222
将函数中的return换成yield就是⽣成器

			
  1. def func():
  2.   print("111")
  3.   yield 222
  4. ret = func()
  5. print(ret)
  6. 结果:
  7. <generator object func at 0x10567ff68>
运⾏的结果和上⾯不⼀样,为什么呢?由于函数中存在了yield,那么这个函数就是⼀个⽣成器
函数。这个时候,我们再执⾏这个函数的时候,就不再是函数的执⾏了,⽽是获取这个⽣成器。
如何使⽤呢? 想想迭代器,⽣成器的本质是迭代器,所以,我们可以直接执⾏__next__()来执⾏以下⽣成器。

		
  1. def func():
  2.   print("111")
  3.   yield 222
  4. gener = func() # 这个时候函数不会执⾏. ⽽是获取到⽣成器
  5. 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
  6. print(ret)
  7. 结果:
  8. 111
  9. 222
那么我们可以看到,yield和return的效果是⼀样的,有什么区别呢? yield是分段来执⾏⼀个
函数,return呢? 直接停⽌执⾏函数。

		
  1. def func():
  2.   print("111")
  3.   yield 222
  4.   print("333")
  5.   yield 444
  6. gener = func()
  7. ret = gener.__next__()
  8. print(ret)
  9. ret2 = gener.__next__()
  10. print(ret2)
  11. ret3 = gener.__next__() # 最后⼀个yield执⾏完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是说. 和return⽆关了.
  12. print(ret3)
  13. 结果:
  14. 111
  15. Traceback (most recent call last):
  16. 222
  17. 333
  18.   File "/Users/sylar/PycharmProjects/oldboy/iterator.py", line 55, in
  19. <module>
  20. 444
  21.   ret3 = gener.__next__() # 最后⼀个yield执⾏完毕. 再次__next__()程序报错, 也就是说. 和return⽆关了.
  22. StopIteration
当程序运⾏完最后⼀个yield,那么后⾯继续进⾏__next__()程序会报错。好了⽣成器说完了,⽣成器有什么作⽤呢? 我们来看这样⼀个需求,老男孩向JACK JONES订
购10000套学⽣服,JACK JONES就比较实在,直接造出来10000套衣服。

		
  1. def cloth():
  2.   lst = []
  3.   for i in range(0, 10000):
  4.     lst.append("⾐服"+str(i))
  5.   return lst
  6. cl = cloth()
但是呢,问题来了。老男孩现在没有这么多学⽣啊,⼀次性给我这么多,我往哪⾥放啊. 很尴尬啊,最好的效果是什么样呢? 我要1套,你给我1套,⼀共10000套,是不是最完美的。
 

		
  1. def cloth():
  2.   for i in range(0, 10000):
  3.     yield "⾐服"+str(i)
  4. cl = cloth()
  5. print(cl.__next__())
  6. print(cl.__next__())
  7. print(cl.__next__())
  8. print(cl.__next__())
区别: 第⼀种是直接⼀次性全部拿出来,会很占⽤内存,第⼆种使⽤⽣成器,⼀次就⼀个. ⽤多少⽣成多少。⽣成器是⼀个⼀个的指向下⼀个,不会回去,__next__()到哪,指针就指到哪⼉,下⼀次继续获取指针指向的值。
接下来我们来看send⽅法,send和__next__()⼀样都可以让⽣成器执⾏到下⼀个yield。

		
  1. def eat():
  2.   print("我吃什么啊")
  3.   a = yield "馒头"
  4.   print("a=",a)
  5.   b = yield "⼤饼"
  6.   print("b=",b)
  7.   c = yield "⾲菜盒⼦"
  8.   print("c=",c)
  9.   yield "GAME OVER"
  10. gen = eat() # 获取⽣成器
  11. ret1 = gen.__next__()
  12. print(ret1)
  13. ret2 = gen.

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