生成器表达式
1 生成器表达式定义
生成器表达式并不真正的创建数字列表，而是返回一个生成器对象，此对象在每次计算出一个条目后，把这个条目"产生"(yield)出来。生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制。生成器表达式可以用来处理大数据文件。
序列过长，并且每次只需要获取一个元素时，应该考虑生成器表达式而不是列表解析。
生成器表达式产生的是一个生成器对象，实质就是迭代器。
2 生成器表达式语法
语法：
(expression for iter_val in iterable)
(expression for iter_val in iterable if cond_expr)
例：
g=("egg%s"%i for i in range(100))
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
输出结果：
<generator object <genexpr> at 0x0000007E9A403D00>
egg0
egg1
可以处理大数据文件：
f=open("a.txt")
l=[]
for line in f:
line = line.strip()
l.append(line)
print(l)
f.seek(0)
l1=[line.strip() for line in f]
print(l1)
f.seek(0)
g=(line.strip() for line in f)
print(g)
print(next(g))
输出结果：
['wen', 'yan', 'jie']
['wen', 'yan', 'jie']
<generator object <genexpr> at 0x0000000A2B173D00>
wen
4、List函数可以处理迭代器和可迭代对象
List后面可以跟可迭代对象，和for的实质是一样的。 List函数将可迭代对象使用iter方法，变成迭代器，然后使用迭代器的next方法遍历可迭代器的值，并存储为列表类型，在最后报错的时候结束。
文件a.txt的内容是
wen
yan
jie
编程代码：
f=open('a.txt')
g=(line.strip() for line in f)
l=list(g)
print(l)
输出结果：
['wen', 'yan', 'jie']
5、sum函数可以处理迭代器和可迭代对象
Sum后面可以跟可迭代对象，和sum的实质是一样的。 Sum函数将可迭代对象使用iter方法，变成迭代器，然后使用迭代器的next方法遍历可迭代器的值，并，在最后报错的时候结束。
g=(i for i in range(10))
print(g)
print(sum(g))
print(sum(range(10)))
print(sum([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
输出结果：
<generator object <genexpr> at 0x0000008ED3FA3D00>
45
45
45
Sum中也可以跟可迭代的对象，跟for，list的工作实质类型
print(sum([1,2,3,4]))
6、声明式编程
一种编程方式，将需要很多语句的代码写成声明变量的形式
g=(line.strip() for line in f)
7、 生成器表达式举例
在文件a.txt中的内容：
apple 10 3
tesla 1000000 1
mac 3000 2
lenovo 30000 3
chicken 10 3
1 计算购买总共的花费：
以前的做法：
money_l=[]
with open('a.txt') as f:
for line in f:
goods=line.split()
res=float(goods[-1])*float(goods[-2])
money_l.append(res)
print(money_l)
使用生成器表达式的做法
f=open('a.txt')
g=(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f)
for i in g:
print(i)
f=open('a.txt')
g=(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f)
print(sum(g))
一句话做法：不要这样做，python代码不是要写少，而是要写好，能看懂，且逻辑好
with open('a.txt') as f:
print(sum(float(line.split()[-1])*float(line.split()[-2]) for line in f))
2 将a.txt文件中的每行内容转化为字典类型并且存储到列表
以前做法：
res=[]
with open('a.txt') as f:
for line in f:
l=line.split()
d={}
d["name"]=l[0]
d["price"]=l[1]
d["count"]=l[2]
res.append(d)
print(res)
输出结果：
[{'price': '10', 'name': 'apple', 'count': '3'}, {'price': '1000000', 'name': 'tesla', 'count': '1'}, {'price': '3000', 'name': 'mac', 'count': '2'},
{'price': '30000', 'name': 'lenovo', 'count': '3'}, {'price': '10', 'name': 'chicken', 'count': '3'}]
生成器表达式做法
有报错的：
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res)
print(dic_g)
print(dic_g)
print(next(dic_g)) #原因在于dic_g生成器迭代需要res生成器迭代，res生成器迭代需要f迭代器迭代，f是打开文件的句柄，一关闭，res生成器和dic_g生成器都不能使用
输出结果：
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3E08>
<generator object <genexpr> at 0x00000044A0DA3E08>
ValueError: I/O operation on closed file. #报错
正确生成器做法：
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res)
print(dic_g)
apple_dic=next(dic_g)
print(apple_dic["count"])
输出结果：
<generator object <genexpr> at 0x00000081D5243D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000081D5243E08>
3
3 将a.txt文件中的每行内容转化为字典类型并且取出单价大于10000的商品存储到列表，
生成器表达式调用生成器表达式
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res if float(i[1]) >10000)
print(dic_g)
for i in dic_g:
print(i)
输出结果：
<generator object <genexpr> at 0x000000DB4C633D00>
<generator object <genexpr> at 0x000000DB4C633DB0>
{'price': '1000000', 'count': '1', 'name': 'tesla'}
{'price': '30000', 'count': '3', 'name': 'lenovo'}
with open('a.txt') as f:
res=(line.split() for line in f)
print(res)
dic_g=({'name':i[0],'price':i[1],'count':i[2]} for i in res if float(i[1]) >10000)
print(dic_g)
print(list(dic_g))
输出结果：
<generator object <genexpr> at 0x00000099A0953D00>
<generator object <genexpr> at 0x00000099A0953DB0>
[{'price': '1000000', 'name': 'tesla', 'count': '1'}, {'price': '30000', 'name': 'lenovo', 'count': '3'}]
今日作业
（1）有两个列表，分别存放来老男孩报名学习linux和python课程的学生名字
linux=['钢弹','小壁虎','小虎比','alex','wupeiqi','yuanhao']
python=['dragon','钢弹','zhejiangF4','小虎比']
问题一：得出既报名linux又报名python的学生列表
linux=['钢弹', '小壁虎', '小虎比', 'alex', 'wupeiqi', 'yuanhao']
python=['dragon', '钢弹', 'zhejiangF4', '小虎比']
li=[i for i in linux for j in python if i==j]
print(li)
li=(i for i in linux for j in python if i==j)
print(list(li))
问题二：得出只报名linux，而没有报名python的学生列表
li=[ i for i in linux if i not in python]
print(li)
li=(i for i in linux if i not in python)
print(list(li))
问题三：得出只报名python，而没有报名linux的学生列表
li=[i for i in python if i not in linux]
print(li)
li=(i for i in python if i not in linux)
print(list(li))
（2）
shares={
'IBM':36.6,
'lenovo':27.3,
'huawei':40.3,
'oldboy':3.2,
'ocean':20.1
}
问题一：得出股票价格大于30的股票名字列表
li=( i for i,j in shares.items() if j > 30)
print(list(li))
问题二：求出所有股票的总价格
li=(float(j) for j in shares.values())
print(sum(li))
print(sum(float(j) for j in shares.values()))
（3）
l=[10,2,3,4,5,6,7]
得到一个新列表l1，新列表中每个元素是l中对应每个元素值的平方。过滤出l1中大于40的值，然后求和
l = [10, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
l1=[i**2 for i in l]
print(l1)
l2=[i for i in l1 if i >40]
print(sum(l2))