生成器函数
ret =next()时,打印ret时一直打印的是ret通过next接收到的yield的值,只执行一次next, ret = (),打印next(ret)时,打印出的是next这个操作,相当于进行很多次的next
注意:等号是赋值,等号右边的函数操作不再执行
之前接触的函数：
# def func():
# print(111)
# return 2
# ret = func()
# print(ret)
# 执行此函数，遇到return结束函数。
# 将数字2返回给ret。生成器函数： 只要函数中出现了yield那么他就不是函数，它是生成器函数
def func():
# print(111)
# print(111)
# print(111)
# print(111)
# print(111)
# print(111)
yield 2,4,5
yield 3
yield 4
yield 5
ret = func() # 生成器对象
# print(ret) # <generator object func at 0x0000000001E10F68>
'''
# 类比
l1 = [2,] [2,3,4,5]
obj = iter(l1)
'''
# 只要函数中出现了yield那么他就不是函数，它是生成器函数。
# 一个next对应一个yield.
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))生成器表达方式
python给你提供一些内置函数,返回一个生成器
ret =next()时,打印ret时一直打印的是ret通过next接收到的yield的值,只执行一次next, ret = (),打印next(ret)时,打印出的是next这个操作,相当于进行很多次的next
注意:等号是赋值,等号右边的函数操作不再执行
# def eat_baozi():
# list1 = []
# for i in range(1,2001):
# list1.append(f'{i}号包子')
# return list1
#
# print(eat_baozi())
def eat_baozi_gen():
for i in range(1,2001):
# print(11)
yield f'{i}号包子'
'''
# ret1 = eat_baozi_gen()
# ret2 = eat_baozi_gen()
# # print(ret1)
# # print(ret2)
# print(next(ret1))
# print(next(ret1))
# print(next(ret1))
#
# print(next(ret2))
# print(next(ret2))
# print(next(ret2))
# print(next(ret))
# print(next(ret))
'''
# ret = eat_baozi_gen()
#
# for i in range(200):
# print(next(ret))
#
# for i in range(200):
# print(next(ret))# yield from
# def func():
# l1 = [1, 2, 3]
# yield l1
# ret = func()
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# def func():
# l1 = [1, 2, 3]
# yield from l1
#
# '''
# yield 1
# yield 2
# yield 3
# '''
# ret = func()
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# yield : 对应next给next返回值
# yield from 将一个可迭代对象的每一个元素返回给next
# yield from 节省代码，提升效率（代替了for循环）列表推导式 : 一行代码构建一个有规律比较复杂的列表
# l1 = [1,2,3......100]
# l1 = []
# for i in range(1,101):
# l1.append(i)
# print(l1)
# 列表推导式
l1 = [i for i in range(1, 101)]
# print(l1)两种构建方式： 1.循环模式： [变量(加工后的变量) for 变量 in iterable] 2.筛选模式： [变量(加工后的变量) for 变量 in iterable if 条件]
循环模式：
# 循环模式：
# 将10以内所有整数的平方写入列表。
# print([i**2 for i in range(1, 11)])
# 100以内所有的偶数写入列表.
# print([i for i in range(2, 101, 2)])
# 从python1期到python100期写入列表list
# print([f'python{i}期' for i in range(1, 101)])筛选模式：
# print([i for i in range(1, 101) if i > 49])
# 三十以内可以被三整除的数。
# print([i for i in range(1, 31) if i % 3 == 0])
# 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
# l1 = ['barry', 'fdsaf', 'alex', 'sb', 'ab']
# print([i.upper() for i in l1 if len(i) > 3])
# 找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字（有难度）
names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
# l1 = []
# for i in names:
# for j in i:
# if j.count('e') > 1:
# l1.append(j)
# print(l1)
print([j for i in names for j in i if j.count('e') > 1])列表推导式的优缺点：
# 列表推导式的优缺点：
# 优点：
# 1， 简单，快捷，装b。
# 缺点：
# 2. 可读性不高，不好排错。
# 慎用，不要入迷。生成器表达式：
与列表推导式几乎一模一样。
循环模式，筛选模式。
# obj = (i for i in range(1, 11))
# # print(obj)
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))
# # print(next(obj))# # 1. next(obj)
# # 2. for 循环
# # for i in obj:
# # print(i)
# # 3. 数据转化
# print(list(obj))
# 生成器表达式：生成器 节省内存。# 字典推导式，集合推导式： 两种模式： 循环模式，筛选模式
l1 = ['小潘', '怼怼哥','西门大官人', '小泽ml亚']
# {0： '小潘', 1： '怼怼哥', 2: '西门大官人'}
# dic = {}
# for index in range(len(l1)):
# dic[index] = l1[index]
# print(dic)
# print({i:l1[i] for i in range(len(l1))})
# 1~100
# print({i for i in range(1, 101)})原文：https://www.cnblogs.com/W-Y-C/p/11061280.html