24day
1、列表生成式：
循环模式：[变量(加工后的变量) for 变量 in iterable]
print([i for i in range(0,101,2)])
[1,4,9,16,25,36,49]
print([i*i for i in range(1,8)])
#['python1期', 'python2期', .....'python20期']
print(['python%s期'%i for i in range(1,21)])
筛选模式：[变量（加工后的变量） for 变量 in iterable if 条件]
[变量（加工后的变量） for 变量 in iterable if 条件]
print([i for i in range(1,31) if i % 3 == 0])
print([i for i in range(1,31) if i % 3 == 0])
30以内能被2整除的数的平方
print([ i*i for i in range(1,31) if i % 2 == 0])
[1,2,3,4,6,7,8]
print([i for i in range(1,9)if i != 5])
l1 = ['wusir','ba', 'aa' ,'alex']
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
print([i.upper() for i in l1 if len(i) > 3])
['WUSIR','ALEX']
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
将列表中的至少含有两个'e'的人名留下来。
l1 = []
for l in names: #正常情况
for name in l:
if name.count('e') >= 2:
l1.append(name)
print(l1)
print([j for i in names for j in i if j.count('e')==2]) #列表生成式
>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = [i+1 for i in a]
>>> a
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> a = [i+1 for i in a]
>>> a
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表
2、生成器：generator
生成器特性：
- 不占内存
- 只能向前，不能返回
- 当生成器达到要求会报错
创建generator，方法一：一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator
>>> a3 = (i for i in range(5))
>>> a3
<generator object <genexpr> at 0x0000000001DF5BA0>
>>> next(a3)
0
>>> next(a3)
1
>>> next(a3)
2
>>> next(a3)
3
>>> next(a3)
4
>>> next(a3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
通过for循环来调用生成器
>>> a3 = (i for i in range(5))
>>> for i in a3:
... print(i)
...
0
1
2
3
4
通过while循环来调生成器（跳出循环会报错）
>>> a3 = (i for i in range(5))
>>> while True:
... next(a3)
...
0
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in <module>
StopIteration
方法二：使用yield创建生成器（一个函数中包含yield关键字，那么这个函数就不在是一个普通的函数，而是一个generator）
generator和函数不一样。函数是按顺序执行，遇到return语句或最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next（）的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时会从上一次返回的yield语句处继续执行。
return VS yield
return ：返回并中止function
yield ：返回数据，并冰冻当前的执行过程。next唤醒冻结的函数执行过程，直到遇到下一个yield
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
yield b #把函数的执行过程冻结在这一步，并且把b的值，返回给外面的next
print(b)
a,b = b,a+b
n += 1
return 'done' f = fib(10)
next(f)
next(f)
next(f)
当函数里面存在同时存在yield和return时，return值无法返回
def range2(n):
count = 0
while count < n:
print('count',count)
count += 1
yield count
return 33333 new_range = range2(3)
n1 = next(new_range)
n2 = next(new_range)
n3 = next(new_range)
n4 = next(new_range)
#执行结果如下
Traceback (most recent call last):
count 0
count 1
count 2
File "D:/编辑的文本/生成器.py", line 27, in <module>
n4 = next(new_range)
StopIteration: 33333
3、生成器send
def range2(n):
count = 0
while count < n:
print('count',count)
count += 1
sign = yield count
print('sign',sign)
return 33333 new_range = range2(3)
n1 = next(new_range)
new_range.send('stop')
#执行结果：
count 0
sign stop
count 1
send------>>>>a、唤醒并继续执行；b、发送一个信息到生成器内部；
总结：
列表推导式 与生成器表达式区别；
1，列表推导式 一行搞定，构建简单。
2， 不能用debug排错，比较复杂的列表列表推导式不能推导出来。 生成器表达式：
1，循环模式。 （变量(加工后的变量) for 变量 in iterable）
（变量（加工后的变量） for 变量 in iterable if 条件）
1，一行搞定。
2，节省内存。