函数生成器

2024-03-22 22:55:52

生成器对象

"""
	生成器其实就是自定义迭代器
"""
# 定义阶段就是一个普通函数
def my_ge():
print('first')
yield 123, 222, 333
print('second')
yield 456, 444, 555
"""
	当函数体内含有yield关键字，那么再第一次调用函数的时候
	并不会执行函数体代码，而是将函数变成了生成器(迭代器)
"""
# 调用函数：不执行函数体代码，而是转换为生成器(迭代器)
res = my_ge()
ret = res.__next__()		# 每执行一个__next__代码往下运行到yield停止，返回后面的数据
print(ret)
ret1 = res.__next__()		# 再次执行__next__接着上次停止的地方继续往后，遇到yield再停止
print(ret1)

自定义range功能

# 简易版本
def my_range(start, stop):
    while start < stop:
        yield start
        start += 1
res = my_range(1, 10)
for i in my_range(1, 10):
    print(i)

range完整版

def my_range(start, stop=None, step=1):
if not stop:
stop = start
start = 0
while start < stop:
yield start
start += step
res = my_range(10)
for i in res:
print(i)

res1 = my_range(1, 10)
for i in res1:
print(i)

res2 = my_range(1, 10, 3)
for i in res:
print(i)

yield其他方式(了解)

def eat(name):
    print('%s 准备干饭！' % name)
    while True:
        food = yield
        print('%s 正在吃 %s' % (name, food))
res = eat('qq')     # 并不会执行代码，而是转换成生成器
res.__next__()
res.send('肉包子')
res.send('红烧肉')

yield 和 return对比

yield 
	1. 可以返回值(支持多个并且组织成元组)
	2. 函数体代码遇到yield不会结束而是”停住“
	3.  yield可以将函数变成生成器，并且还支持外界传值
return
	1. 可以返回值(支持多个并且组织成元组)
	2.  函数体代码遇到return直接结束

生成器表达式

l = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
res = (i+1 for i in l if i != 44)
"""
生成器表达式内部的代码只有再迭代取值的时候才会执行
"""
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())
"""
迭代器对象	生成器对象	我们都可以看成是"工厂"
只有当我们所要数据的时候工厂才会加工出"数据"
	上诉方式就是为了节省空间
"""

生成器笔试题

# 求和
def add(n, i):
    return n + i
# 调用之前是函数，调用之后是生成器
def test():
    for i in range(4):
        yield i
g = test()      # 初始化生成器对象
for n in [1, 10]:
    g = (add(n, i)for i in g)
    """
    第一次for循环
        g = (add(n, i) for i in g)
    第二次for循环
        g = (add(10, i) for i in (add(10, i) for i in g))
    """
res = list(g)
print(res)

#A. res=[10,11,12,13]
#B. res=[11,12,13,14]
#C. res=[20,21,22,23]
#D. res=[21,22,23,24]

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