day14.推导式与生成器

一、列表推导式

'''通过一行循环判断,遍历一系列数据的方式'''

"""

推导式的语法:

    val for val in Iterable

    三种方式:

        [val for val in Iterable]

        {val for val in Iterable}

        {k:v for k,v in Iterable}

"""

1、向列表里插入100条数据

# 列表里面需要100条数据

lst = []

for i in range(1,101):

    lst.append(i)

print(lst)

改写成推导式

# 基本语法

lst = [i for i in range(1,101)]

print(lst)

2、[1,2,3,4,5] -> [3,6,9,12,15]

lst = [1,2,3,4,5]

lst_new = []

for i in lst:

    res = i * 3

    lst_new.append(res)

print(lst_new)

改写成推导式

lst = [i*3 for i in lst]

print(lst)

3、带有判断条件的单循环推导式 (只能是单项分支,接在for后面)

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8]

lst_new = []

for i in lst:

    if i % 2 == 1:

        lst_new.append(i)

print(lst_new)

改写成推导式

# 改写成推导式

lst = [i for i in lst if i % 2 == 1]

print(lst)

4、双循环推导式

lst1 = ["李博伦","高云峰","孙致和","葛龙"]

lst2 = ["李亚","刘彩霞","刘子豪","刘昕"]

# "谁""谁"

lst_new = []

for i in lst1:

    for j in lst2:

        strvar = i + "" + j

        lst_new.append(strvar)

print(lst_new)

改写成推导式

# 改写成推导式

lst = [i + "" + j for i in lst1 for j in lst2]

print(lst)

5、带有判断条件的多循环推导式

lst_new = []

for i in lst1:

    for j in lst2:

        if lst1.index(i) == lst2.index(j):

            strvar = i + "" + j

            lst_new.append(strvar)

print(lst_new)

改写成推导式

lst = [ i + "" + j for i in lst1 for j in lst2 if lst1.index(i) == lst2.index(j) ]

print(lst)

6、推导式练习

"""

(1).{'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' } 把字典写成x=A,y=B,z=C的列表推导式

(2).把列表中所有字符变成小写  ["ADDD","dddDD","DDaa","sss"]

(3).x是0-5之间的偶数,y是0-5之间的奇数 把x,y组成一起变成元组,放到列表当中

(4).使用列表推导式 制作所有99乘法表中的运算

(5)#求M,N中矩阵和元素的乘积

# M = [ [1,2,3], 

#       [4,5,6], 

#       [7,8,9]  ] 

# N = [ [2,2,2], 

#       [3,3,3], 

#       [4,4,4]  ] 

=>实现效果1   [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]

=>实现效果2   [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]

"""

# 常规

dic = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }

lst = []

for k,v in dic.items():

    strvar = k + "=" + v

    lst.append(strvar)

print(lst)

# 改写推导式

lst = [k + "=" + v for k,v in dic.items()]

print(lst)

（1）

lst = ["ADDD","dddDD","DDaa","sss"]

lst_new = []

# 常规

for i in lst:

    lst_new.append(i.lower())

print(lst_new)

# 改写推导式

lst = [i.lower() for i in lst ]

print(lst)

（2）

"""

0 2 4

1 3 5

"""

# 方法一

lst = []

for x in range(6):

    for y in range(6):

        if x % 2 == 0 and y % 2 == 1:

            lst.append((x,y))

print(lst)

lst = [(x,y) for x in range(6) for y in range(6) if x % 2 == 0 and y % 2 == 1]

print(lst)

# 方法二

lst = []

for x in range(6):

    if x % 2 == 0:

        for y in range(6):

            if y % 2 == 1:

                lst.append((x,y))

print(lst)

lst = [(x,y) for x in range(6) if x % 2 == 0 for y in range(6) if y % 2 == 1]

print(lst)

（3）

for i in range(9,0,-1):

    for j in range(1,i+1):

        print("{}*{}={:2d} ".format(i,j,i*j),end="")

    print()

lst = ["{}*{}={:2d} ".format(i,j,i*j) for i in range(9,0,-1) for j in range(1,i+1) ]

print(lst)

（4）

M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

N = [[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4]]

"""

M[0][0] * N[0][0] => 2

M[0][1] * N[0][1] => 4

M[0][2] * N[0][2] => 6

M[1][0] * N[1][0] => 12

M[1][1] * N[1][1] => 15

M[1][2] * N[1][2] => 18

M[2][0] * N[2][0] => 28

M[2][1] * N[2][1] => 32

M[2][2] * N[2][2] => 36

外层的循环动的慢,内层的循环动的快,

外层的循环动一次,内层的循环动3次,

利用这个规律取出对应下标,乘积即可.

"""

lst = []

for i in range(3):

    for j in range(3):

        print(i,j)

        res = M[i][j] * N[i][j]

        lst.append(res)

print(lst)

# 改写推导式[效果一]

lst = [M[i][j] * N[i][j] for i in range(3) for j in range(3)]

print(lst)

# 改写推导式[效果二]

# 1 . 先遍历出三个空列表

# lst = [  [] for i in range(3)  ]   =>  [ [],[],[] ]

# 2 . 把空列表中的数据在通过推导式算出所有内容

lst = [ [M[i][j] * N[i][j] for j in range(3)]  for i in range(3) ]

print(lst)

"""

常规写法:

M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

N = [[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4]]

lst2 = []

for i in range(3):

    lst = []

    for j in range(3):

        lst.append( M[i][j] * N[i][j] )

    lst2.append(lst)

print(lst2)

"""

（5）

二、集合推导式

"""

案例:

    满足年龄在18到21,存款大于等于5000 小于等于5500的人,

    开卡格式为:尊贵VIP卡老x(姓氏),否则开卡格式为:抠脚大汉卡老x(姓氏)

    把开卡的种类统计出来

"""

listvar = [

    {"name":"刘鑫炜","age":18,"money":10000},

    {"name":"刘聪","age":19,"money":5100},

    {"name":"刘子豪","age":20,"money":4800},

    {"name":"孔祥群","age":21,"money":2000},

    {"name":"宋云杰","age":18,"money":20}

]

常规写法

setvar = set()

for i in listvar:

    if 18 <= i["age"] <= 21 and  5000 <= i["money"] <= 5500:

        res = "尊贵VIP卡老" + i["name"][0]

    else:

        res = "抠脚大汉卡老" + i["name"][0]

    setvar.add(res)

print(setvar)

改写成集合推导式

# {三元运算符 + 推导式}

setvar = { "尊贵VIP卡老" + i["name"][0] if 18 <= i["age"] <= 21 and  5000 <= i["money"] <= 5500 else "抠脚大汉卡老" + i["name"][0] for i in listvar }

print(setvar)

三、字典推导式

"""

enumerate(iterable,[start=0])

功能:枚举 ; 将索引号和iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组放入迭代器中

参数:

    iterable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range)

    start:  可以选择开始的索引号(默认从0开始索引)

返回值:迭代器

"""

from collections import Iterator

lst = ["东邪","西毒","南帝","北丐"]

# 基本使用

it = enumerate(lst)

print(isinstance(it,Iterator))

for + next

# for + next

for i in range(4):

    print(next(it))

# (0, '东邪')

# (1, '西毒')

# (2, '南帝')

# (3, '北丐')

list

"""start可以指定开始值,默认是0"""

it = enumerate(lst,start=1)

print(list(it))

#[(1, '东邪'), (2, '西毒'), (3, '南帝'), (4, '北丐')]

enumerate 形成字典推导式变成字典

dic = { k:v for k,v in enumerate(lst,start=1) }

print(dic)

# {1: '东邪', 2: '西毒', 3: '南帝', 4: '北丐'}

dict 强制变成字典

dic = dict(enumerate(lst,start=1))

print(dic)

# {1: '东邪', 2: '西毒', 3: '南帝', 4: '北丐'}

四、zip

"""

zip(iterable, ... ...)

    功能: 将多个iterable中的值,一个一个拿出来配对组成元组放入迭代器中

    iterable: 可迭代性数据 (常用:迭代器,容器类型数据,可迭代对象range)

返回: 迭代器

特征: 如果找不到对应配对的元素,当前元素会被舍弃

"""

# 基本使用

lst1 = ["晏国彰","刘子涛","郭凯","宋云杰"]

lst2 = ["刘有右柳翔","冯雍","孙志新"]

lst3 = ["周鹏飞","袁伟倬"]

# it = zip(lst1,lst2)

it = zip(lst1,lst2,lst3)

print(isinstance(it,Iterator))

print(list(it))

"""

[('晏国彰', '刘有右柳翔'), ('刘子涛', '冯雍'), ('郭凯', '孙志新')]

[('晏国彰', '刘有右柳翔', '周鹏飞'), ('刘子涛', '冯雍', '袁伟倬')]

"""

1、zip 形成字典推导式变成字典

lst1 = ["晏国彰","刘子涛","郭凯","宋云杰"]

lst2 = ["刘有右柳翔","冯雍","孙志新"]

dic = { k:v for k,v in zip(lst1,lst2) }

print(dic)

# dict 强制变成字典

dic = dict(zip(lst1,lst2))

print(dic)

五、生成器表达式

"""

#生成器本质是迭代器，允许自定义逻辑的迭代器

#迭代器和生成器区别:

    迭代器本身是系统内置的.重写不了.而生成器是用户自定义的,可以重写迭代逻辑

#生成器可以用两种方式创建:

    (1)生成器表达式  (里面是推导式,外面用圆括号)

    (2)生成器函数    (用def定义,里面含有yield)

"""

from collections import Iterator,Iterable

# 生成器表达式

gen = (i*2 for i in range(1,11))

print(isinstance(gen,Iterator))

# next

res = next(gen)

print(res)

# for

for i in gen:

    print(i)

# for + next

gen = (i*2 for i in range(1,11))

for i in range(3):

    res = next(gen)

    print(res)

# list

print("<=====>")

res = list(gen)

print(res)

六、生成器函数

"""

# yield 类似于 return

共同点在于:执行到这句话都会把值返回出去

不同点在于:yield每次返回时,会记住上次离开时执行的位置 , 下次在调用生成器 , 会从上次执行的位置往下走

           而return直接终止函数,每次重头调用.

yield 6 和 yield(6) 2种写法都可以 yield 6 更像 return 6 的写法 推荐使用

"""

1、生成器函数的基本语法

# 定义一个生成器函数

def mygen():

    print(111)

    yield 1

    print(222)

    yield 2

    print(333)

    yield 3

# 初始化生成器函数,返回生成器对象,简称生成器

gen = mygen()

print(isinstance(gen,Iterator))

# 使用next调用

res = next(gen)

print(res)

res = next(gen)

print(res)

res = next(gen)

print(res)

# res = next(gen) error

# print(res)

"""

代码解析:

初始化生成器函数 -> 生成器(通过next调用)

第一次调用生成器

res = next(gen) => print(111) yield 1 保存当前代码状态14行,并将1这个值返回 print(1) ,等待下一次调用

第二次调用生成器

res = next(gen) => 从上一次保存的状态14行继续向下执行

print(222) yield 2 保存当前代码状态17行,并将2这个值返回 print(2) ,等待下一次调用

第三次调用生成器

res = next(gen) => 从上一次保存的状态17行继续向下执行

print(333) yield 3 保存当前代码状态20行,并将3这个值返回 print(3) ,等待下一次调用

第四次调用生成器

因为没有更多yield返回数据了,所以直接报错.

"""

代码解析

2、代码优化

def mygen():

    for i in range(1,101):

        yield "该球衣号码是{}".format(i)

# 初始化生成器函数 -> 生成器

gen = mygen()

# for + next 调用数据

for i in range(50):

    res = next(gen)

    print(res)

print("<====>")

for i in range(30):

    res = next(gen)

    print(res)

3、send用法

"""

### send

# next和send区别:

    next 只能取值

    send 不但能取值,还能发送值

# send注意点:

    第一个 send 不能给 yield 传值 默认只能写None

    最后一个yield 接受不到send的发送值

    send 是给上一个yield发送值

"""

def mygen():

    print("process start")

    res = yield 100

    print(res,"内部打印1")

    res = yield 200

    print(res,"内部打印2")

    res = yield 300

    print(res,"内部打印3")

    print("process end")

# 初始化生成器函数 -> 生成器

gen = mygen()

# 在使用send时,第一次调用必须传递的参数是None(硬性语法),因为第一次还没有遇到上一个yield

'''第一次调用'''

res = gen.send(None) #<=> next(gen)

print(res)

'''第二次调用'''

res = gen.send(101) #<=> next(gen)

print(res)

'''第三次调用'''

res = gen.send(201) #<=> next(gen)

print(res)

'''第四次调用, 因为没有更多的yield返回数据了,所以StopIteration'''

"""

# 代码解析:

初始化生成器函数,返回生成器对象

第一次调用时,

print("process start")

res = yield 100  记录当前代码状态81行,返回100,等待下一次调用

res = 100 print(100)

第二次调用时,

把101 发送给上一个yield保存的状态81行 res = 101 从81行继续往下走

print(101,"内部打印1")

res = yield 200  记录当前代码状态84行,返回200,等待下一次调用

res = 200 print(200)

第三次调用时,

把201 发送给上一个yield保存的状态84行 res = 201 从84行继续往下走

print(201,"内部打印2")

res = yield 300  记录当前代码状态87行,返回300,等待下一次调用

res  = 300 print(300)

"""

代码解析

4、yield from : 将一个可迭代对象变成一个迭代器返回

def mygen():

    yield from ["马生平","刘彩霞","余锐","晏国彰"]

gen = mygen()

print(next(gen))

print(next(gen))

print(next(gen))

print(next(gen))

5、用生成器描述斐波那契数列

"""1 1 2 3 5 8 13 21 34 ... """

"""

yield 1

a,b = b,a+b = 1,1

yield 1

a,b = b,a+b = 1,2

yield 2

a,b = b,a+b = 2,3

yield 3

a,b = b,a+b = 3,5

yield 5

....

"""

def mygen(maxlen):

    a,b = 0,1

    i = 0

    while i < maxlen:

        yield b

        a,b = b,a+b

        i+=1

# 初始化生成器函数 -> 生成器

gen = mygen(10)

for i in range(3):

    print(next(gen))

七、练习

"""

者  创建于 4天前

# 1.用推导式写如下程序

(1)构建如下列表：[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

(2)lst = ['alex', 'WuSir', '老男孩', '神秘男孩'] 将lst构建如下列表:['alex0', 'WuSir1', '老男孩2', '神秘男孩3']

(3)构建如下列表：[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]

(4)求出50以内能被3整除的数的平方，并放入到一个列表中。

(5)M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], 把M中3,6,9组成新列表

(6)构建如下列表：['python1期', 'python2期', 'python3期', 'python4期', 'python6期', 'python7期', 'python8期', 'python9期', 'python10期']

(7)过滤掉长度小于3的字符串列表 , 并转换成大写字母

(8)除了大小王,里面有52项,每一项是一个元组,请返回如下扑克牌列表[('红心'，'2'),('草花'，'J'), …('黑桃'，'A')] 

# 2.用推导式写如下程序

lst1 = {

        'name':'alex',

        'Values':[

            {'timestamp': 1517991992.94,'values':100,},

            {'timestamp': 1517992000.94,'values': 200,},

            {'timestamp': 1517992014.94,'values': 300,},

            {'timestamp': 1517992744.94,'values': 350},

            {'timestamp': 1517992800.94,'values': 280}

        ]

    }

将lst1 转化成如下lst2:

lst2 = [

    [1517991992.94, 100],

    [1517992000.94, 200],

    [1517992014.94, 300],

    [1517992744.94, 350],

    [1517992800.94, 280]

]

# 3.读取一个文件所有内容,通过生成器调用一次获取一行数据.

# 4.将普通求和函数改写成yield写法

def add(a,b):

    return a + b

"""

print([i * 2 for i in range(10)])

1 (1)

print([j + str(i) for i in range(4) for j in lst if i == lst.index(j)])

1 (2)

print([(i, i + 1) for i in range(6)])

1（3）

print([i * i for i in range(50) if i % 3 == 0])

1（4）

# 方法一

print([j for i in m for j in i if i.index(j) == 2])

# 方法二－

print([i[2] for i in m])

1（5）

print(['python' + str(i) + '期' for i in range(1, 11)])

1（6）

lst = ['', 'ra', 'da', '', 'das']

print([i.upper() for i in lst if len(i) >= 3])

1（7）

lst = ['红心', '红桃', '黑桃', '草花']

print([(i, j) for j in range(1, 14) for i in lst])

1（8）

lst1 = {

        'name':'alex',

        'Values':[

            {'timestamp': 1517991992.94,'values':100,},

            {'timestamp': 1517992000.94,'values': 200,},

            {'timestamp': 1517992014.94,'values': 300,},

            {'timestamp': 1517992744.94,'values': 350},

            {'timestamp': 1517992800.94,'values': 280}

        ]

    }

ret = [[lst1['Values'][i]['timestamp'],lst1['Values'][i]['values']]  for i in range(5)]

print(ret)

with open('1.txt',mode='r+',encoding='utf-8') as f:

    res = f.readlines()

print(res)

def func1():

    for i in range(len(res)):

        yield res[i]

ret = func1()

print(next(ret))

print(next(ret))

print(next(ret))

def add(a,b):

    yield a+b

res = add(1,2)

print(res.__next__())

巴特西

day14.推导式与生成器

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5、带有判断条件的多循环推导式

6、推导式练习

二、集合推导式

三、字典推导式

四、zip

1、zip 形成字典推导式变成字典

五、生成器表达式

六、生成器函数

1、生成器函数的基本语法

2、代码优化

3、send用法

4、yield from : 将一个可迭代对象变成一个迭代器返回

5、用生成器描述斐波那契数列

七、练习

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