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python生成器（一）

发布：达内培训
来源：达内
时间：2018-07-26 16:44

人工智能，也就是python语言，是一种高级代码，在程序员的眼里，python就像胶水一样，他可以适应于各种情况，可以以最简单的代码去解决复杂的问题，现阶段python的使用率非常高，知乎就是以python代码编写的网站，而python也可以编写爬取sprider等非常方便的工具，今天达内小编为大家带来，python迭代器，希望大家喜欢！

    生成器
    ·一个函数调用时返回一个迭代器，那么这个函数叫做生成器，如果函数中包含yield,那么这个函数就叫做生成器（自动生成或实现了可迭代协议），生成器的本质就是迭代器
    1:生成器函数：内部使用了yield关键字 2:生成器表达式：列表推导式，返回的就是生成器
    yield关键字
    def func（）：
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4
    # 定义生成器
    def my_rang（start, stop, step=0）：
    while start <= stop:
    yield start + step
    start += 1
    # 获取生成器
    number = my_rang（1, 7）
    # 依次获取值
    # print（number.__next__（））
    # print（number.__next__（））
    # print（number.__next__（））
    # print（number.__next__（））
    # print（number.__next__（））
    # print（number.__next__（））
    # print（number.__next__（））
    # 便利获取值
    for i in my_rang（1, 7）：
    print（i）
    print（“========================生成100个包子案例===========================”）
    def product_baozi（）：
    li = []
    for i in range（100）：
    li.append（“包子%s” % i）
    return li
    l = product_baozi（）
    print（list（l））
    def product_pro（）：
    for i in range（100）：
    print（‘正在生产包子……’）
    yield ‘以产包子%d' % i
    print（’正在售卖包子‘）
    p_pro = product_pro（）
    print（p_pro.__next__（））
    print（p_pro.__next__（））
    print（p_pro.__next__（））
    # 生成器效率高内存占用小
    # yield总结：
    #   1、把函数做成迭代器
    #   2、对比return,可以返回多次值，可以挂起/保存函数的运行状态
    print（“=========================人口普查案例=======================”）
    # def get_population（）：
    #     res =[]
    #     with open（“/files/population”, “r”, encoding=“utf-8”） as f:
    #         for i in f:
    #             res.append（i）
    #     return res
    #
    # p_gen = get_population（）
    # print（p_gen）
    def get_population（）：
    with open（“/files/population”, “r”, encoding=“utf-8”） as f:
    for i in f:
    yield i
    # 获取生成器
    p_gen = get_population（）
    # 统计总人口数
    count = sum（eval（i）[“population”] for i in p_gen）
    print（count）
    ppp = get_population（）
    for i in ppp:
    print（“%s 占统计人口的 %d %%” % （eval（i）['city'], count // eval（i）['population']））
    print（'=========================跑步案例=======================’）
    def run（）：
    i = 0
    while True:
    time.sleep（1）
    print（‘from run’）
    yield i
    i += 1
    f = run（）
    t = 0;
    while t <= 1:
    print（f.__next__（））
    t += 1
    else:
    print（“运行完成”）
    # 几乎不占内存
    su = sum（i for i in range（100））
    print（su）
    # 三元表达式
    age = 10
    t = True if age > 10 else False
    # 列表推导式
    lit = [i for i in range（100） if i % 2 == 0]
    print（lit）
    def test（）：
    for i in range（4）：
    yield i
    t = test（）
    t1 = （i for i in t）
    t2 = （i for i in t1）
    print（list（t1））
    # t2为空，因为t2取自t1 ,在上面t1已经打印并且释放完了，所以t2为空

print（list（t2））

达内告诉我们，python的代码都很短，更多精彩内容尽在达内

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