生成器 三元表达式 列表生成式 匿名函数 内置函数

生成器

1.什么是生成器？

? -生成的工具

? -生成器是一个自定义的迭代器，本质上是一个迭代器。

2.如何实现生成器？

    -但凡在函数内定义的yield

? -调用函数时，函数体代码不会执行

? 会返回一个结果，这个结果就是生成器。

3.yield

? -每一次的yield都会往生成器对象中添加一个值。

? -yield只能在函数内定义

? -yield可以保存函数的暂停状态

yield和return的对比

? -相同点：

? 返回值的是不限制的；

? -不同点

? return一次只可以返回一次值，yield可以返回多个值juli

自定义的迭代器
def func():
    print('from func')
    yield 'tank'

res = func()
print(res)
>>>>>>>
<generator object func at 0x000001C66A88BA98>####生成器

# 当我们通过__next__取值时，才会执行函数体代码。
def func():
    print('from func')
    yield 'tank'

res = func()
print(res.__next__())
>>>>>>>>>
from
('tank', 'asss')

举例

def func():
    print('开始准备下蛋')
    print('1---火鸡蛋1')
    yield '火鸡蛋1'######yield具有暂停函数的状态，打印一次，执行一次，最后一次打印完报错
    print('2---火鸡蛋2')
    yield '火鸡蛋2'
    print('3---火鸡蛋3')
    yield '火鸡蛋3'
    print('取最后一个蛋， 查看是否有')
res = func()
print(res.__next__())
>>>>>>>>>>
开始准备下蛋
1---火鸡蛋1
火鸡蛋1

python2: range(1, 5) ---> [1, 2, 3, 4]
python3: range(1, 5) ---> range对象 ---> 生成器 ---> 迭代器

三元表达式

可以将if....else.....的分支变成一行

语法：

? -条件成立返回左边的值 if 判断条件 else 条件不能成立 返回右边的值

比较2个值的大小
def max2(num1, num2):
    if num1 > num2:
        return num1
    else:
        return num2
max2(2,3)
print(max2(2,3))
>>>>>>>>
3
可以用下面的方法代替
三元表达式
def max2(num1, num2):
    res = num1 if num1 > num2 else num2
max2(2,3)
>>>>>>>>
3

列表表达式

-可以一行实现生成列表。

? -语法：

 list = [取出的每一个值、任意值 for 可迭代对象中取出的每一个值 in 可迭代对象]
         for的右边是循环次数，并且可以取出可迭代对象中每一个值
         for的左边可以为当前列表添加值
        list = [值 for 可迭代对象中取出的每一个值 in 可迭代对象]
        list = [值 for 可迭代对象中取出每一个值in 可迭代对象]
        list = [任意的值 for 可迭代对象中取出每一个值in 可迭代对象]

l1 = [1,2,3,4,5]
这个列表做成一个新的列表
普通的方法
l1 = [1,2,3,4,5]
new_l1 = []
for i in l1:
    new_l1.append(i)
print(new_l1)
>>>>>
[1, 2, 3, 4, 5]

列表的表达式
l1 = [1,2,3,4,5]

l2 = [i for i in l1]
print(l2)
>>>>>
[1, 2, 3, 4, 5]

#把一个列表的后缀都加上一个2
l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = [i + 2 for i in l1 ]
print(l2)
>>>>>>
[3, 4, 5, 6, 7]

#把一个列表的后缀都加上'dsb'
l1 = ['david','jacon','jackson']
l2 = [name + 'dsb' for name in l1]
print(l2)
>>>>>>>
['daviddsb', 'jacondsb', 'jacksondsb']

生成器的表达式

-生成一个生成器的的对象---->生成一个迭代器对象

语法：

? （line for line in 可迭代对象）

? -g = （任意值 for in line in 可迭代对象）

? - print（g）#生成器对象

生成器表达式(生成器生成式):
    - 列表生成式:  若数据量小时采用
        [line for line in range(1, 6)] ---> [1, 2, 3, 4, 5]
        优点:
            可以依赖于索引取值，取值方便

        缺点:
            浪费资源

    - 生成器生成式:  若数据量过大时采用
        () ---> 返回生成器
        (line for line in range(1, 6)) ---> g生成器(1, 2, 3, 4, 5)

        优点:
            节省资源

        缺点:
            取值不方便

 #生成一个新的列表
l1 = [line for line in range(1,6)]
print(l1)
>>>>>>>
[1, 2, 3, 4, 5]
生成器的表达式

l2 = (line for line in range(1,6))
print(next(l2))
print(next(l2))
print(next(l2))
print(next(l2))
>>>>>>>>>>
1
2
3
4

内置函数

python内部提供的内置方法

range() print() len()

我们重点学习的是max min sorted map filter

max求可迭代对象最大值
max内部会将list1中的通过for取出每一个值，并且进行判断
min是求可迭代对象的最小值 

#求一个列表专中的最大值和最小值
l1 = [2,3,4,6,7]
print(max(l1))
print(min(l1))
>>>>>>>>
7
2

sorted 对可迭代对象中的数据进行排序，默认的是升序

reverse = True ：降序

#把一个列表里面的值排序 升序和降序   reverse:反转 reverse默认是False
l1 = [9,3,4,6,7]
# print(max(l1))
# print(min(l1))
print(sorted(l1))
print(sorted(l1,reverse = True))
>>>>>>>>>>
[3, 4, 6, 7, 9]
[9, 7, 6, 4, 3]

#求一个字典里面的key 和 value 的排序
d1 = {
    'name': 'david',
    'age': 'twenty',
    'hobby': 'basketball'
}
new_dic = sorted(d1, key=lambda x: d1[x])
print(new_dic)

print(sorted(d1))
>>>>>>>>>>
['hobby', 'name', 'age']
['age', 'hobby', 'name']

map：映射

? -map（函数的地址，可迭代对象）——>map对象

? -map会将可迭代对象中的每一个值进行修改，然后映射到一个map对象中，再将map对象转变成列表/元组

name_list = ['egon', 'david', 'jackson', 'alex']
map_obj = map(lambda name:name + '喜欢吃生蚝' if name == 'egon' else name + '喜欢打球',name_list)
print(list(map_obj))
>>>>>>>>>
['egon喜欢吃生蚝', 'david喜欢打球', 'jackson喜欢打球', 'alex喜欢打球']
另外一种方法
name_list = ['egon', 'david', 'jackson', 'alex']
list_obj = [name + 'a'if name == 'david'else name +'打篮球' for name in name_list]
print(list_obj)
>>>>>>>>>>>>>
['egon打篮球', 'davida', 'jackson打篮球', 'alex打篮球']

reduce:合并

? reduce（函数的地址，可迭代对象，默认值为0）

? reduce（函数地址，可迭代地址，初始值）

? 不能单独使用

? from functools import reduce

? 每次从可迭代对象中获取2个值进行合并

? 初始值：执行reduce 函数时，都是从初始值开始合并的

求1到100的之和
j = 0

for i in range(1,101):
    j += i
print(j)
>>>>>>>>>
5050

用reduce的方法
res = reduce(lambda x,y: x+y ,range(1,101),0) ###最后面的0可以改为                                                  其他
print(res)
>>>>>>>>>
5050

res = reduce(lambda x,y: x+y ,range(1,101),2)##默认值改为2
print(res)
>>>>>>>>>
5052

filter：过滤

? filter（函数地址，可迭代对象）----->filter 对象

name_list = ['egon_dd', 'david_dd', 'jackson_dd', 'alex']
l1 = filter(lambda name:name.endswith('_dd'),name_list)
print(tuple(l1))
>>>>>>>>
('egon_dd', 'david_dd', 'jackson_dd')

匿名函数

-定义：没有名字函数。

-lambda x ： x+x ——>内存地址

? 第一个 x ：是参数

? 第二个x+x 是返回值

? 都是以：为分界线

? func = lambda ： 这样的函数有名字了 就是有名函数了

有名函数：

? -def 名字（x）：#名字——>内存地址

? 函数名字+（）调用，执行函数体代码

? 匿名函数名字，不能单独使用，应该要配合内置函数使用

d1 = {
    'name': 'david',
    'age': 'twenty',
    'hobby': 'basketball'
}
d2 = [max(d1, key=lambda x:d1[x])]
print(d2)
>>>>>>>>>
['age']

原文地址：https://www.cnblogs.com/bs2019/p/11867794.html