day17 生成器, 面向过程, 三元表达式, 生成式

1. 生成器

生成器：就是一种自定义的迭代器,是用来返回多次值
自定义迭代器的好处：节省内存

return只能返回一次值，函数就立即结束了
yield
    1、可以挂起函数，保存函数的运行状态
    2、可以用来返回多次值
例:

def func():

    print('')

    print('')

    print('')

    print('')

    print('')

    yield 1, 2

    print('')

    yield

    print('')

    yield 3

    print('')

yield一次 返回一个值

如何得到生成器（自定义的迭代器）：
    函数内但凡存在yield关键字，调用函数不会执行函数体代码,会得到一个返回值，该返回值就是我们自定义的生成器

def my_range(start, stop, step=1):

    while start < stop:

        yield start

        start += step

# g=my_range(1,5)

# print(next(g))

# print(next(g))

# print(next(g))

# print(next(g))

# print(next(g))

for i in my_range(1,5000):

    print(i)

2. 面向过程编程思想

1、编程思想就是编写程序的套路，与具体的技术点无关
2、面向过程
   核心是过程二字，过程就是解决问题的步骤，即先干啥、再干啥、后干啥
   基于面向过程编程就好比在设计一条条的流水线

   优点：将复杂的问题流程化、进而简单化
   缺点：所有环节耦合到一起，环环相扣，如果要修改某个环境，有可能会牵一发而动全身，扩展性差

3. 三元表达式

def max2(x,y):

    if x > y:

        return x

    else:

        return y

res=max2(1,2)

x=1

y=2

res=x if x > y else y

print(res)

res=条件成立时返回的值 if 条件 else 条件不成立时的返回值

4. 生成式的使用

1、列表生成式

l=[]

for i in range(11):

    if i > 3:

        l.append("x")
可以写成:

l = ["x" for i in range(11) if i > 3]

例:

names = ["egon_nb", "lxx_sb", "猴子_sb", "jason_sb"]

l=[]

for name in names:

    if name.endswith("sb"):  把结尾为'sb' 的取出

        l.append(name)

l = [name for name in names if name.endswith("sb")]

names = ["lxx", "猴子", "jason"]
print([name+"_sb" for name in names])

2、字典生成式

dic = {"name": "egon", "age": 18, "gender": "male", "level": 10}

new_dic = {k.upper(): v for k, v in dic.items() if k != "level"}

new_dic = {k+"_": str(v) for k, v in dic.items() if k != "level"}

print(new_dic)

3、集合生成式

s = {i for i in "hello" if i != "l"}

print(s)

4、生成器表达式

res = (i for i in range(5))

print(res)

print(next(res))

print(next(res))

print(next(res))

print(next(res))

print(next(res))

print(next(res))

巴特西

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