python学习日记:day14-----生成器进阶

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1,列表推导式 

值 for 循环

2,生成器表达式

g=(i for i in range(10))

print(g)

for i in g:

    print(i)

3,列表推导式与生成器表达式的区别

#括号不一样

#返回值不一样  ===》生成器表达式几乎不占内存

g =('鸡蛋%s'%i for i in range(10))

print(g)

for i in g:

print(i)

4,各种推导式

1)列表推导式:

[每一个元素或者是和元素相关的操作  for  元素  in  可迭代数据类型]       #遍历之后挨个处理

#例:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'], ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]print([name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2]) # 注意遍历顺序,这是实现的关键

2)列表推导式(筛选功能):

[满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件]   #筛选功能

3)生成器推导式:

(满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件)

4)字典推导式:

例一:将一个字典的key和value对调

mcase = {'a': 10, 'b': 34}mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}print(mcase_frequency)

例二:合并大小写对应的value值,将k统一成小写

mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}print(mcase_frequency)

5)集合推导式:

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}print(squared)# Output: set([1, 4])

5,移动平均值

def averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield average total += term count += 1 average = total/countg_avg = averager()next(g_avg)print(g_avg.send(10))print(g_avg.send(30))print(g_avg.send(5))

6,预激生成器的装饰器

def init(func): #在调用被装饰生成器函数的时候首先用next激活生成器 def inner(*args,**kwargs): g = func(*args,**kwargs) next(g) return g return [email protected] averager(): total = 0.0 count = 0 average = None while True: term = yield average total += term count += 1 average = total/countg_avg = averager()# next(g_avg) 在装饰器中执行了next方法print(g_avg.send(10))print(g_avg.send(30))print(g_avg.send(5))

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