1.列表推导式
思考：如何生成一个num0-100的列表
用for 循环来实现：
my_list = [] for i in range(101): li = "num{}".format(i) my_list.append(li) print(my_list)
用列表推导式---依赖for循环，表达式放在列表里面，根据前面的式子，按照for循环取值依次放在列表中
my_list1 = ["num{}".format(i) for i in range(101)] print(my_list1)
output：[‘num0‘, ‘num1‘, ‘num2‘, ‘num3‘, ‘num4‘。。。。。。。‘num100‘]
2.字典推导式
知道来列表推导式，再来看看字典推导式，照葫芦画瓢
dic = {"num{}".format(i):i+1 for i in range(5)}
print(dic) #{‘num0‘: 1, ‘num1‘: 2, ‘num2‘: 3, ‘num3‘: 4, ‘num4‘: 5}
练习：使用字典推导式，将下面字符串格式的数据，改成字典类型的数据
str = "name=zhangsan;age=17;gender=boy;phone=1309998890" dict1 = { item.split("=")[0]:item.split("=")[1] for item in str.split(";")} print(dict1) #{‘name‘: ‘zhangsan‘, ‘age‘: ‘17‘, ‘gender‘: ‘boy‘, ‘phone‘: ‘1309998890‘}
3.生成器 ---节省内存，提高性能
1??按照上面的推导式，用元组，是不是元组推导式呢？看下：
tu = (i for i in range(6)) #生成器 print(tu) #<generator object <genexpr> at 0x102f57150>
嗯？不是元组推导式，是一个generater，生成器。--------没有元组推导式的说法哦！！！！
生成器保留计算的规则，即生成器对象存储的是计算公式，想需要多少数据，再去生成，避免内存的浪费。---比如存储1000万条数据，用列表存储，就要放1000条数据进去；生成器只是存储个公式，减少内存。
2??获取生成器的全部数据--将其转化为list
tu = (i for i in range(6)) print(tu) #<generator object <genexpr> at 0x102f57150> print(list(tu))#[0, 1, 2, 3, 4, 5]
如何一个一个获取生成器的数据
tu = (i for i in range(6)) print(tu) #<generator object <genexpr> at 0x102f57150> # print(list(tu)) print(next(tu)) print(next(tu)) print(next(tu)) print(next(tu)) print(next(tu)) print(next(tu)) print(next(tu)) """ <generator object <genexpr> at 0x10b6d9150> 0 1 2 3 4 5 Traceback (most recent call last): File "/Users/juan.cao/virenv/soft_deve_day1/列表推导shi.py", line 28, in <module> print(next(tu)) StopIteration """
取完所有数据以后，再执行取元素操作，会报错。
4.yield生成器
1??定义个函数，没有return值，打印结果为none
def fun(): #yield print("python") print(fun()) #output: python # None
2??加上yield，就是一个生成器函数
def fun(): yield print("python") print(fun()) #<generator object fun at 0x101464150>
拓展
def fun(): "函数生成器" yield 100 print("python") yield 1000 print("hello") yield 10000 print(fun()) #<generator object fun at 0x101464150> res = fun() print(next(res)) #函数运行到yield,输出100，在此处暂停 print(next(res)) #再次运行,从print("python")处释放，继续运行到yield输出数据，又暂停 print(next(res)) #同理，从print("hello")处释放，运行到最后。函数生成器的全部数据已经取完，再执行就会报错。 #<generator object fun at 0x1090eb150> # 100 # python # 1000 # hello # 10000
原文：https://www.cnblogs.com/ananmy/p/13927612.html