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10_Python生成器_全栈开发学习笔记

10_Python生成器_全栈开发学习笔记

作者: 豆行僧 | 来源:发表于2019-01-13 22:40 被阅读0次

    1. 生成器开篇

    生成器 —— 生成器的本质还是迭代器（自己写的）
    生成器函数 —— 本质上就是我们自己写得函数

    2. 生成器函数

    范例1：
    普通函数的例子

    def generator():
    print(1)
    return 'a'

ret = generator()
print(ret)

    执行结果：

    1
a

    范例2：
    生成器函数的例子
    只要含有yield关键字的函数都是生成器函数
    yield不能和return共用且需要写在函数内

    # 只要含有yield关键字的函数都是生成器函数
# yield不能和return共用且需要写在函数内
def generator():    # 第一步
    print(1)    # 第六步
    yield 'a'    # 第七步

# 生成器函数 ： 执行之后会得到一个生成器作为返回值
ret = generator()    # 第二步    # 第三步
print(ret)    # 第四步

print(ret.__next__())    # 第五步

    执行结果：

    <generator object generator at 0x000001FF95B146D0>

1
a

    范例3.1：
    将yield作为return返回值出现的例子

    def generator():
    print(1)
    yield 'a'
    print(2)
    yield 'b'
    yield 'c'
g = generator()

ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)

    执行结果：

    1
a
2
b
c

    范例3.2
    直接用for循环执行

    def generator():
    print(1)
    yield 'a'
    print(2)
    yield 'b'
    yield 'c'
g = generator()

for i in g:
    print(i)

    执行结果：

    1
a
2
b
c

    范例4.1：
    娃哈哈%i（两百万个哇哈哈）

    def wahaha():
    for i in range(2000000):
        yield "哇哈哈%s"%i

g = wahaha()
for i in g:
    print(i)

    执行结果：

    ...
哇哈哈586620
哇哈哈586621
哇哈哈586622
...

    范例4.2：
    只调取5个哇哈哈

    def wahaha():
    for i in range(2000000):
        yield "哇哈哈%s"%i

g = wahaha()
count = 0
for i in g:
    count += 1
    print(i)
    if count > 50:
        break

    执行结果：

    ...
哇哈哈47
哇哈哈48
哇哈哈49
哇哈哈50

    范例4.3：
    调取5个后继续执行一次

    def wahaha():
    for i in range(2000000):
        yield "哇哈哈%s"%i

g = wahaha()
count = 0
for i in g:
    count += 1
    print(i)
    if count > 5:
        break
print("******",g.__next__())

    执行结果：

    哇哈哈0
哇哈哈1
哇哈哈2
哇哈哈3
哇哈哈4
哇哈哈5
****** 哇哈哈6

    范例4.4：
    5个之后再调取5个

    def wahaha():
    for i in range(2000000):
        yield "哇哈哈%s"%i

g = wahaha()
count = 0
for i in g:
    count += 1
    print(i)
    if count > 5:
        break
#print("******",g.__next__())
for i in g:
    count += 1
    print(i)
    if count > 10:
        break

    执行结果

    哇哈哈0
哇哈哈1
哇哈哈2
哇哈哈3
哇哈哈4
哇哈哈5
哇哈哈6
哇哈哈7
哇哈哈8
哇哈哈9
哇哈哈10

    2.1 监听文件输入的例子

    #-*- encoding:utf-8 -*-

def tail(filename):
    f = open(filename,encoding='utf-8')
    while True:
        line = f.readline()
        if line.strip():
            yield line.strip()

g = tail('file')
for i in g:
    if 'python' in i:
        print('***',i)

    执行结果：

    *** python
*** hello python

    文件file内容：

    dfsfsd
sdfsdf

s
dfds
f
ds
f
dsf
sf
python
hello python

    3 从生成器中取值的三个方法

    3.1 方法一：next

    范例：

    def generator():
    for i in range(2000000):
        yield "哇哈哈%s"%i

g = generator()    # 调用生成器函数，得到一个生成器
ret = g.__next__()    # 每一次执行g.__next__就是从生成器中取值，预示着生成器函数中的代码继续执行

print(ret)

    执行结果：

    哇哈哈0

    3.2 方法二：for

    范例：

    def generator():
    for i in range(2000000):
        yield "哇哈哈%s"%i

g = generator()    # 调用生成器函数，得到一个生成器
ret = g.__next__()    # 每一次执行g.__next__就是从生成器中取值，预示着生成器函数中的代码继续执行

print(ret)

# 以下为方法二
num = 0
for i in g:
    num += 1
    if num > 5:
        break
    print(i)

    执行结果：

    哇哈哈0
哇哈哈1
哇哈哈2
哇哈哈3
哇哈哈4
哇哈哈5

    3.3 数据类型的强制转换 : 占用内存

    def generator():
    for i in range(10):
        yield "哇哈哈%s"%i

g = generator()    # 调用生成器函数，得到一个生成器
print(list(g))

    执行结果：

    ['哇哈哈0', '哇哈哈1', '哇哈哈2', '哇哈哈3', '哇哈哈4', '哇哈哈5', '哇哈哈6', '哇哈哈7', '哇哈哈8', '哇哈哈9']

    4 生成器函数进阶

    4.1 使用生成器的方式一

    范例：

    def generator():
    print(123)
    yield 1
    print(456)
    yield 2
    print(789)

g = generator()
ret = g.__next__()
print("***",ret)
ret = g.__next__()
print("***",ret)

    执行结果：

    123
*** 1
456
*** 2

    4.2 使用生成器的方式二

    范例1：

    def generator():
    print(123)
    yield 1
    print(456)
    yield 2
    print(789)

g = generator()
ret = g.__next__()
print("***",ret)
ret = g.send(None)    # send的效果和next一样
print("***",ret)

    执行结果：

    123
*** 1
456
*** 2

    范例2：

    def generator():
    print(123)
    content = yield 1
    print("======",content)
    print(456)
    yield 2
    print(789)

g = generator()
ret = g.__next__()
print("***",ret)
ret = g.send("hello")    # send的效果和next一样
print("***",ret)

    执行结果：

    123
*** 1
====== hello
456
*** 2

    结论：
    send 获取下一个值的效果和next基本一致
    只是在获取下一个值的时候，给上一个yield的位置传递一个数据（第一次不能用send）

    使用send的注意事项

    1. 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
    2. 最后一个yield不能接受外部的值

    4.3 生成器进阶实例

    实例1.1：
    获取移动平均值1
    # 总数：10 20 30 10
    # 平均：10 15 20 17.5
    # avg = sum/count

    def average():
    sum = 0
    count = 0
    avg = 0
    while True:
        num = yield avg
        sum += num
        count += 1
        avg = sum/count

avg_g = average()
avg_g.__next__()
avg1 = avg_g.send(10)
avg1 = avg_g.send(20)
avg1 = avg_g.send(60)
print(avg1)

    执行结果：

    30.0

    实例1.2：
    获取移动平均值2（预激生成器的装饰器）

    def init(func):   #装饰器
    def inner(*args,**kwargs):
        g = func(*args,**kwargs)    #g = average()
        g.__next__()
        return g
    return inner

@init
def average():
    sum = 0
    count = 0
    avg = 0
    while True:
        num = yield avg
        sum += num    # 10
        count += 1    # 1
        avg = sum/count

avg_g = average()   #===> inner
ret = avg_g.send(10)
print(ret)
ret = avg_g.send(20)
print(ret)

    执行结果：

    10.0
15.0

    5 生成器函数额外的知识点

    介绍python3的新功能
    范例1.1：普通例子

    def generator():
    a = 'abcde'
    b = '12345'
    for i in a:
        yield i
    for i in b:
        yield i

g = generator()
for i in g:
    print(i)

    执行结果：

    a
b
c
d
e
1
2
3
4
5

    范例1.2：
    python3新功能：yield from

    def generator():
    a = 'abcde'
    b = '12345'
    yield from a
    yield from b

g = generator()
for i in g:
    print(i)

    执行结果：

    a
b
c
d
e
1
2
3
4
5

    6 生成器的表达式

    6.1 列表推导式

    范例1.1：普通方式

    egg_list = []
for i in range(10):
    egg_list.append("鸡蛋%s"%i)
print(egg_list)

    执行结果：

    ['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']

    范例1.2：列表推导式

    egg_list = ["鸡蛋%s"%i for i in range(10)]
print(egg_list)

    执行结果：

    ['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']

    范例2：
    列表推导式语法
    [每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型] #遍历之后挨个处理
    范例：

    print([i for i in range(10)])
print([i*2 for i in range(10)])
print([i*i for i in range(10)])    # 平方

    执行结果：

    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    6.2 生成器表达式

    范例1：

    g = (i for i in range(10))
print(g)    # g就是生成器
for i in g:
    print(i)

    执行结果：

    <generator object <genexpr> at 0x0000022EE1C546D0>
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

    范例2：老母鸡下蛋

    老母鸡 = ("鸡蛋%s"%i for i in range(10))    # 生成器表达式
print(老母鸡)
for 蛋 in 老母鸡:
    print(蛋)

    执行结果：

    <generator object <genexpr> at 0x000001C2549346D0>
鸡蛋0
鸡蛋1
鸡蛋2
鸡蛋3
鸡蛋4
鸡蛋5
鸡蛋6
鸡蛋7
鸡蛋8
鸡蛋9

    范例3：额外例子

    g = (i*i for i in range(10))
g.__next__()

    6.3 列表推导式与生成器表达的不同

    1. 括号不一样
    2. 返回的值不一样 === 生成器表达式的优点几乎不占用内存

    7 各种推导式

    7.1 列表推导式

    语法：
    [每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型] #遍历之后挨个处理
    [满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件] #筛选功能

    范例1：
    30以内所有能被3整除的数

    ret = [i for i in range(30) if i%3 == 0]    #完整的列表推导式
# ret = (i for i in range(30) if i%3 == 0)    # 变成生成器表达式
print(ret)

    执行结果：

    [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]

    范例2：
    30以内所有能被3整除的数的平方

    ret = [i*i for i in range(30) if i%3 == 0]
# ret = (i*i for i in range(30) if i%3 == 0)    # 变成生成器表达式
print(ret)

    执行结果：

    [0, 9, 36, 81, 144, 225, 324, 441, 576, 729]

    范例3：
    找到嵌套列表中名字含有两个"e"的所有名字

    names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]

ret = [name for lst in names for name in lst if name.count("e") == 2]
# ret = (name for lst in names for name in lst if name.count("e") == 2)    # 变成生成器表达式
print(ret)

    执行结果：

    ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

    7.2 字典推导式

    范例1：
    将一个字典的key和value对调

    mcase = {'a': 10, 'b': 34}
#{10:'a' , 34:'b'}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}

print(mcase_frequency)

    执行结果：

    {10: 'a', 34: 'b'}

    范例2：
    合并大小写对应的value值，将k统一成小写

    mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
#{'a':10+7,'b':34,'z':3}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase}

print(mcase_frequency)

    执行结果：

    {'a': 17, 'b': 34, 'z': 3}

    7.3 集合推导式

    范例：
    计算列表中每个值的平方，自带去重功能

    squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)

    执行结果：

    {1, 4}

    8 生成器复习

    # 生成器 —— 迭代器
    # 生成器函数
        # 含有yield关键字的函数都是生成器函数
        # 生成器函数的特点
            #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会执行一段代码，遇见yield就停止。
            #如何从生成器中取值：
                # for ：如果没有break会一直取直到取完
                # next ：每次只取一个
                # send ：不能用在第一个，取下一个值的时候给上个位置传一个新的值
                # 数据类型强制转换 ：会一次性把所有数据都读到内存里
    # 生成器表达式
        # (条件成立想放在生成器中的值 for i in 可迭代的 if 条件)

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