- 生成器:
- 生成器的本质就是迭代器
- 生成器一般由生成器函数或者生成器表达式来创建,其实就是手写的迭代器
-
def func():
print('abc')
yield 222 #由于函数中有了yield ret = func()
print(ret) #我们执行函数的时候实际上是获取生成器 结果:
<generator object func at 0x10567ff68>
这个叫func的生成器的内存地址0x10567ff68- 在Python中可以通过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
- yield:
- 将函数中的return换成yield就是生成器,由于函数中存在了yield,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.
- return和yield的区别:
- yield是分段来执行一个函数,return是直接停止执行函数.
- 特点:
- 生成器的特点和迭代器一样,取值方式和迭代器一样(__next__( ),send( ):给上一个yield传值)
- 在Python中可以通过三种方式来获取生成器:
- 生成器函数:
- 和普通函数没有区别,里面有yield的函数就是生成器函数
- 生成器函数在执行的时候,默认不会执行函数体,返回生成器
- 通过生成器的__next__( )分段执行这个函数
- send( )给上一个yield传值,不能在开头(因为没有上一个yiel),最后一个yield也不可以用send(因为没有下一个yield)
def eat():
print('吃什么呢')
a = yield '馒头'
print('a=',a)
b = yield '面条'
print('b=',b)
c = yield '水果'
print('c=',c)
yield '安排一下!'
eats = eat() #获取生成器
ret1 = eats.__next__()
print(ret1)
ret2 = eats.send('胡辣汤')
print(ret2)
ret3 = eats.send('冰激凌')
print(ret3)
ret4 = eats.send('蛋挞')
print(ret4)- 推导式:
- 1)列表推导式[结果 for循环 条件筛选]
- 2)字典推导式{结果 for循环 条件筛选}
- 3)集合推导式{key for循环 条件}
- 生成器表达式
- (结果 for循环 条件)
- 特点:
- 1.惰性机制
- 2.只能向前
- 3.节省内存