Python生成器

1. 生成器

    本质就是迭代器.

    一个一个的创建对象

    创建生成器的方式:

        1. 生成器函数

        2. 通过生成器表达式来获取生成器

        3. 类型转换

2. 生成器函数

    生成器函数中包含 yield , 返回数据和return差不多.

    return会立即结束这个函数的执行

    yield 可以分段的执行一个函数

    生成器函数在执行的时候返回生成器. 而不是直接执行此函数

    能向下执行的两个条件:

        __next__(), 执行到下一个yield

        send(), 执行到下一个yield, 给上一个yield位置传值

    所有的生成器都是迭代器都可以直接使用for循环

    都可以使用list()函数来获取到生成器内所有的数据

    生成器中记录的是代码而不是函数的运行

def func():
    print(\"我的天哪 \")
    yield \"宝宝\"
gen = func() # 创建生成器.  此时运行会把生成器函数中的代码记录在内存
# print(ret.__next__()) # 当执行到__next__(), 运行此空间中的代码, 运行到yield结束

    优点: 节省内存, 生成器本身就是代码. 几乎不占用内存

    特点: 惰性机制, 只能向前. 不能反复

3. 各种推导式 

    列表推导式  [结果 for循环 if]

lst = [i**2 for i in range(1, 101) if i%2 == 0]
print(lst)

    字典推导式 {结果(k:v) for循环 if}

dic =  {\"主食\": \"米饭\", \"副食\": \"凉菜\", \"汤\":\"菠菜汤\"}
d = { v:k for k, v in dic.items()}
print(d)

    集合推导式 {结果(k) for循环 if}

set1 = {\"张无忌\", \"吴奇隆\", \"张诗诗\", \"范冰冰\", \"张翠山\"}
set2 = {name for name in lst if name.startswith(\"张\")}
print(set2)

4. 生成器表达式 

    (结果 for循环 if)

g = (i for i in range(10)) # 生成器表达式
print(g.__next__())  # 当执行到__next__(), 运行此表达式中的代码