生成器

• 什么是生成器：Python社区，生成器与迭代器看成一种。生成器的本质就是迭代器。

  • 唯一的区别：生成器是我们自己用python代码构建的数据结构。迭代器都是提供的，或者是转化的来的。
  • 获取生成器的三种方式：
    1. 生尘器函数
    2. 生成器表达式
    3. Python内部提供的一些

• yield

  • 生成器函数获得一个生成器

    # 生成器函数
    def func():
        print(111)
        print(222)
        yield 3
        a=1
        b=2
        c=3
        print(c+b)
        yield 4
    func() # 不执行
    ret=func() # # 此时ret就是一个迭代器
    print(next(ret))	# 对ret进行取值 3,此时程序停到了第五行，
    print(next(ret))	# 程序接着运行 输出5，对ret进行取值 4，此时程序停到了第10行
    # 一个next对应一个yield
    

• yield与return

  • return和yield的区别

    • return：函数中值存在一个return结束函数，并且给函数的执行者返回值
    • yield：只要函数中有yield那么他就是生成器函数，而不是函数了
    • 生成器函数中可以存在多个yield，一个yield对应一个next，yield不会结束生成器函数。

  • 生成器的应用

    # 传统 缺点:内存占用太大
    def func():
        l1=[]
        for i in range(1,5000):
            l1.append(f"{i}号包子")
        return l1
    ret=func()
    print(ret)
    ---------------------------------------------------
    # 使用生成器,利用了惰性机制，随用随生成
    def gen_func():
        for i in range(1,5000):
            yield f"{i}号包子"
    ret=gen_func()
    for i in range(200)
    	print(next(ret))
    

• yield from，将一个可迭代对象使用yield挨个进行返回（将一个可迭代对象变成生成器进行返回）

  # 不使用yeild from
  def func():
      l1=[1,2,3,4,5]
      yield l1
  ret=func()
  print(next(ret)) # 此时得到的是一个列表
  ---------------------------------------------------
  # 使用yeild from
  def func():
      l1=[1,2,3,4,5]
      yield from l1
  ret=func()
  print(next(ret)) # 此时得到的是一个列表中的第一个元素，1
  print(next(ret)) # 此时得到的是一个列表中的第二个元素，2
  ---------------------------------------------------
  # 使用yeild from
  def func():
      l1=[1,2,3,4,5]
      l2=[6,7,8,9,0]
      yield from l1
      yield from l2
  ret=func()
  for i in range(10):
      print(next(ret))
  # 将两个列表中的元素顺序进行返回，即返回完yield form l1生成的迭代器中的元素后就返回yield from l2生成的迭代器中的元素
  

生成器表达式和列表推导式

1. 列表推导式：

   • 用一行代码构架比较复杂有规律的列表。

     # 常规
     l1=[]
     for i in range(1,11):
         l1.append(i)
     print(l1)
     ---------------------------------------------------
     # 列表推导式
     l1=[i for i in range(1,11)]
     print(l1)
     

   • 列表推导式分为两类

     1. 循环模式：：[变量(加工后的变量)for 变量 in iterable]

        # 将10以内所有整数的平方写入列表
        lst1=[i**2 for i in range(1,11)]
        # 将100以内所有的偶数写入列表
        lst2=[i for i in range(2,101,2)]
        # 从python1期到python100期写入列表
        lst3=[f"python{i}期" for i in range(1,101)]
        

     2. 筛选模式：[变量(加工后的变量)for 变量 in iterable if 条件]

        # 将30以内所有的被三整除的数写入列表
        lst4=[i for i in range(1,31) if i%3==0]
        # 过滤掉长度小于3的字符串列表，并将剩下的转换成大写字母
        lst5=['barry','ab','alex','wusir','xo']
        lst6=[i.upper() for i in lst5 if len(i)>=3]
        ---------------------------------------------
        # 找到嵌套列表总名字含有两个e的所有名字并大写列下来
        lst7=[['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Weslew','Steven','Joe'],['Alice','Jill','Ana','Wendy','Jennifer','Sherry','Eva']]
        lst8=[j.upper() for i in lst7 for j in i if j.count("e")==2]
        

2. 生成器表达式：

   • （将列表推导式中的[]替换成()即可），其余的全部一样

   • (变量(加工后的变量)for 变量 in iterable)

     l1=(i for i in range(1,11))
     print(next(l1))
     # 迭代器也可以使用for循环进行打印
     for i in lst9:
         print(i)
     

3. 总结：

   • 列表推导式：
     • 缺点
       • 列表推导式只能构建比较复杂并且有规律的列表。不要太着迷
       • 超过三层循环才能构建成功的，就不见时使用列表推导式了
       • 只有一行，查找错误（debug模式）不行
     • 优点
       • 一行构建，简单。
       • 装13
   • 提升：
     • 构建一个列表：[2,3,4,5,6,7,8,9,10,'J','Q','K','A']
       • l1=[i for i in range(2,11)]+list("JQKA")

4. 列表推导式和生成器表达式的区别

   1. 写法上：
   2. 本质：iterable(可迭代对象)和 iterator(迭代器)的区别

5. 字典推导式（了解）

   lst1=['jay','jj','meet']
   lst2=['周杰伦','林俊杰','元宝']
   # 键是中文，值是英文
   dic={lst2[i]:lst1[i] for i in range(len(lst1))}
   

6. 集合推导式（了解）

   print({i for i in range(1,11)})
   

内置函数Ⅰ

• 函数就是以功能为导向，一个函数封装一个功能，那么Python将一些常用的功能（比如len）给我们封装成了一个一个的函数，供我们使用，他们不仅效率高（底层都是用C语言写的），而且是拿来即用，避免重复造轮子，那么这些函数就称为内置函数，到目前为止，Python给我们提供的内置函数一共是68个。

• 分散学习

  • 一带而过(今天学)

    all()  any()  bytes() callable() chr() complex() divmod() eval() exec() format() frozenset() globals() hash() help() id() input() int()  iter() locals() next()  oct()  ord()  pow()    repr()  round()
    

    • eval() ，剥去字符串的外衣，运算里面的代码，有返回值

      • 很危险：网络传输的str input 输入的时候 sql诸如的时候等等，决不能使用eval()
      • 应用场景，把一个字典写入文件，再读取这个文件的时候就成为了字符串，此时使用eval()可以将这个字符串转换为原来的字典类型

      s1='1+3'
      print(s1)	# 1+3
      print(eval(s1))	# 4
      

    • exec()，与eval()几乎一样，exec()是处理代码流的

      msg="""
      for i in range(10):
      	print(i)
      """
      print(msg) # 只是字符串，不会运行
      exec(msg) # 剥去字符串的外衣，运行里面的代码
      

    • hash()，获取一个对象（可哈希对象：int，str，Bool，tuple）的哈希值，只能操作不可变的数据类型

      print(hash("abc"))

    • help()，获取帮助

      print(help(str.upper))

    • callable()，判断这个对象是否可调用，返回布尔值

      s1='a'
      def func():
          pass
      print(callable(s1)) # False
      print(callable(func)) # True
      

    • bin() 返回一个数字的二进制。

      • bin(10)

    • oct() 返回一个数字的八进制

      • oct(10)

    • hex()返回一个数字的十六进制

      • hex(10)

  • 重点学习

    abs() enumerate() filter()  map() max()  min() open()  range() print()  len()  list()  dict() str()  float() reversed()  set()  sorted()  sum()    tuple()  type()  zip()  dir() 
    

  • 以后学

     classmethod()  delattr() getattr() hasattr()  issubclass()  isinstance()  object() property()  setattr()  staticmethod()  super()