python 生成式和生成器

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

# @Time   : 2017/10/17 21:46

# @Author : lijunjiang

# @File   : test.py

"""

列表生成式

一个用来生成列表的特定语法形式的表达式。可以对一组元素进行过滤或得到对列表元素进行处理后得到的结果

可以快速的根据已存在的可迭代对象推导出一个新的list

语法格式：

[exp for val in collection if condition]

执行过程：

先对传入的列表进行for循环得到将符合条件的元素再进行if判断返回给exp

执行exp表达式，最后将处理后的结果以列表的形式返回一个列表

"""

tuple_test = [x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0]

print(type(tuple_test))

print(tuple_test)

# 执行结果：

# <type 'list'>

# [0, 4, 16, 36, 64]

# 等价于

tuple_test1 = []

for i in xrange(10):

    if i*i%2 == 0:

        tuple_test1.append(i)

print(type(tuple_test1))

print(tuple_test1)

# # 执行结果：

# <type 'list'>

# [0, 2, 4, 6, 8]

"""

生成器

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器

生成器是按照某种算法不断生成新的数据，直到满足某一个指定的条件结束

每次只生成一个元素，不必创建完整的list，从而节省大量的空间

构造生成器的两种方式：

1、使用类似列表生成式的方式生成 (2*n + 1 for n in range(3, 11)) 将生成式的[],换为（）

2、使用包含yield的函数来生成

如果计算过程比较简单，可以直接把列表生成式改成generator；

但是，如果计算过程比较复杂，就只能通过包含yield的函数来构造generator。

"""

# 使用类似于列表生成式的方式来构造生成器

print('使用类似于列表生成式的方式来构造生成器')

print('generatot = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)')

generatot = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)

print(type(generatot))

print(generatot)

for i in generatot:

    print(i)

print('使用包含yield的函数构造生成器')

def func1():

    for i in xrange(10):

        if i*i%2 == 0:

            yield i*i

generatot1 = func1()

print(type(generatot1))

print(generatot1)

for i in generatot1:

    print(i)

# 执行结果：

# 使用类似于列表生成式的方式来构造生成器

# generatot = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)

# <type 'generator'>

# <generator object <genexpr> at 0x0000000002BA1480>

# 0

# 4

# 16

# 36

# 64

# 使用包含yield的函数构造生成器

# <type 'generator'>

# <generator object func1 at 0x0000000002C2AF78>

# 0

# 4

# 16

# 36

# 64

"""

生成式和生成器的区别：

生成式直接返回了表达式的结果列表，

生成器返回的是一个对象，该对象包含了对表达式结果的计算引用， 通过循环可以直接输出

生成器不会一次性列出所有的数据，当你用到的时候，在列出来，更加节约内存的使用率。

"""

"""

可迭代对象（Iterable）

即可直接用于for循环的对象统称为可迭代对象（Iterable）。

类型有：list、tuple、dict、set、str、生成器

可以使用isinstance()来判断一个对象是否是Iterable对象

迭代器（Iterator）

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator

Python中的Iterator对象表示的是一个数据流，

Iterator可以被next()函数调用被不断返回下一个数据，直到没有数据可以返回时抛出StopIteration异常错误。

可以把这个数据流看做一个有序序列，但我们无法提前知道这个序列的长度。

同时，Iterator的计算是惰性的，只有通过next()函数时才会计算并返回下一个数据

http://www.cnblogs.com/yyds/p/6281453.html

"""

# 实现99乘法表

def func3():

    for i in xrange(1, 10):

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

            print('{0}*{1}={2}'.format(j, i, i*j)),

        print('\n')

func3()

#执行结果：

# 1*1=1

#

# 1*2=2 2*2=4

#

# 1*3=3 2*3=6 3*3=9

#

# 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16

#

# 1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25

#

# 1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36

#

# 1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49

#

# 1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64

#

# 1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81
巴特西

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