1、生成器函數：

普通函數:

def?func():

print("周杰倫")

return?"昆凌"

func()?#執行func()函數，"周杰倫"

print(func())??#執行結果：昆凌

生成器函數：

def?func():

print("周杰倫")

yield?"昆凌"??#?函數中包含了yield,?當前這個函數就不再是普通的函數了.?是生成器函數

func()?#通過func()函數生成一個生成器，非執行，沒結果

print(func())?#打印的是該生成器函數所在的內存地址

#return?和yield的區別：

return:?執行到return時函數結束執行

yield：函數分段執行，從(當前yield到下一個yield]的內容

舉例：

def?func():

print("周杰倫")

yield?"昆凌"

print("王力宏")

yield?"李云迪"

#print("大家好才是真的好")? #最后一個yield后不要寫東西，因為__next__()找不到下一個yield時會報錯StopIteration

g=func()?#生成一個生成器

print(g.__next__())?#周杰倫?昆凌

print(g.__next__())?#王力宏?李云迪

2、send()

#__next__()和send()區別：

__next__()?可以讓生成器向下執行一次；

send()?也可以讓生成器向下執行一次,?給上一個yield傳一個值,?第一個和最后一個yield不需要傳值(最后一個值可以傳進去但會報錯)。

舉例1：

def?eat():

print("我吃什么啊")

a?=??yield??"饅頭"

print("a=",a)

b?=??yield??"大餅"

print("b=",b)

c?=??yield??"韭菜盒子"

print("c=",c)

yield??"GAME?OVER"

gen?=?eat()? ? ?#?獲取生成器

ret1?=?gen.?__next__?()

print(ret1)

ret2?=?gen.send("胡辣湯")

print(ret2)

ret3?=?gen.send("狗糧")

print(ret3)

ret4?=?gen.send("貓糧")

print(ret4)

執行結果：

我吃什么啊

饅頭--------------第一次__next__()獲取的內容

a= 胡辣湯----第一次send賦值，并打印

大餅-------第一次send獲取的內容

b= 狗糧---第二次send賦值

韭菜盒子---第二次send獲取的內容

c= 貓糧

GAME OVER

舉例2：

def?func():

print('0')

yield?1

print('2')

yield?3

yield?4

g1?=?func()

lst?=?list(g1)??#把生成器轉換成列表

print(lst)

執行結果：

0

2

[1, 3, 4]

3、列表推倒式

語法：[最終結果?for?變量?in?可迭代對象?if?條件]

lst?=?[i?for?i?in?range(1,101)?if?i%2==0]

print(lst)

4、生成器表達式

#生成器表達式和列表推倒式基本是一樣的，只是把[]換成()

語法：(最終結果?for?變量?in?可迭代對象?if?條件)

g?=?(i?for?i?in?range(10))

print(g)?#打印的是通過表達式生成的生成器所在的內存地址

print(g.__next__())?#獲取的第一個元素是0

print(list(g))?#獲取的是列表?[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

5、其他推倒式

5.1 字典推倒式：

語法：[結果(key:value)?for?變量?in?可迭代對象?if 篩選]

#把字典中的key:value互換?.{"b":"a",?"d":"c"}

dic?=?{"a":"b",?"c":"d"}

new_dic?=?{dic[key]:key?for?key?in?dic}

print(new_dic)

5.2?集合推倒式：

語法：{結果(key)?for?變量?in?可迭代對象?if 篩選}

lst?=?["馬化騰",?"馬化騰",?"王建忠",?"張建忠",?"張雪峰",?"張雪峰"]

s?=?{i?for?i?in?lst}????#?集合推倒式，無序且不重復，自動去重

print(s)

注：沒有元組推倒式(因為元組不可變，小括號括起來的是生成器表達式)

總結：

1、生成器的本質就是迭代器

2、生成器3種生成方法：

1)通過生成器函數

2)通過生成器表達式

3)通過數據轉換

3、生成器函數被執行,如func()是拿到一個生成器函數，不是獲取里面的內容

4、生成器取值:

1)__next__()

2)send()

3)for循環

4)list(g)

5、return?和yield的區別：

return:?執行到return時函數結束執行

yield：函數分段執行，從(當前yield到下一個yield]的內容

6、生成器惰性機制應用

舉例1：

def?func():

print(111)

yield??222

g?=?func()?#生成器g

g1?=?(i??for?i?in??g)?#生成器g1,但數據來源g

g2?=?(i??for?i?in??g1)#生成器g2,但數據來源g1

print(list(g))?#獲取生成器g數據，此時func()才會被執行，打印111,獲取到222

print(list(g1))#獲取g1數據，來源g,但g數據已被取完，所以返回是空

print(list(g2))#同g1

執行結果：

111

[222]

[]

[]

舉例2：若把print(list(g))注釋了，得到的結果怎樣？

def?func():

print(111)

yield??222

g?=?func()?#生成器g

g1?=?(i??for?i?in??g)?#生成器g1,但數據來源g

g2?=?(i??for?i?in??g1)#生成器g2,但數據來源g1

#print(list(g))

print(list(g1))

print(list(g2))

執行結果：

111

[222]

[]

舉例3：

def?add(a,b):

return?a?+?b

def?test():

for?i?in?range(4):

yield?i

g?=?test()?#0,1,2,3,

for?n?in?[2,10]:?#n?取值2，10?表示共循環2次

g=(add(n,i)?for?i?in?g)

print(list(g))

#list(g)時才會執行，生成器惰性特質

#g=(add(n,i)?for?i?in?g)?循環2次，相當于最后g=(add(n,i)?for?i?in?(add(n,i)?for?i?in?g))

#g=(add(n,i)?for?i?in?(add(n,i)?for?i?in?(0,1,2,3)))

#生成器不到最后不執行，最后一次n=10,那么g=(add(10,i)?for?i?in?(10,11,12,13))

#g=[20,21,22,23]

總結

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