'''各种推导式

    列表推导式：[结果 for循环 if条件]

    字典推导式：[k:v for循环 if条件]

    集合推导式：{结果 for循环 if条件}

    没有元组推导式：

    生成器推导式：（结果 for循环 if条件）

'''

'''生成器表达式：（结果 for 循环 if 条件）'''

g = (i * 2 for i in range(10) if i %2 == 0)

print(g)  # 此时打印的就是一个生成器对象，并不是数据

print(list(g))  # list()函数可以把一个生成器拿空，并拿到列表[0, 4, 8, 12, 16]

'''迭代器：可以一个一个的拿到数据，具有__iter__和__next__方法

可迭代对象：具有__iter__的方法

通过__iter__可以拿到一个对象的迭代器

迭代器特点：

    1.省内存（生成器）

    2.惰性机制（不执行__next__不拿值）

    3.只能向前，不能反复（拿光了就没了）

for循环内部使用的就是迭代器。

当一个迭代器内的元素被拿空之后，继续执行__next__会报错：StopIteration

生成器本质就是迭代器。

生成器有两种创建方式：

    1、生成器函数

    2、生成器表达式

生成器函数：函数内部有yield语句就是生成器函数

'''

def gen():

    print(111)

    yield "apple"

g = gen()  # 注意，这句话并没有执行gen()这个函数，而是通过gen函数创建了一个生成器

ret = g.__next__()  # 此时才开始执行生成器，并返回yield后面的数据。 返回：111

print(ret)  # apple

'''集合推导式{key for循环 if语句}'''

lst = [3, 5, 1, 5, 2, 1, 7]

s = {i for i in lst}

print(s)

返回结果:

{1, 2, 3, 5, 7}

'''字典推导式{key:value fox循环 if语句}'''

lst = ["apple", "orange", "banana"]

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

print(dic)

返回结果:

{0: 'apple', 1: 'orange', 2: 'banana'}

'''在[3,6,9]的基础上推到出[[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]]'''

print([[i-2, i-1, i] for i in [3, 6, 9]])

返回结果:

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

[0, 1, 2, 3, 4, 25, 36, 49, 64, 81]

[25, 36, 49, 64, 81]

['apple', 'orange']

[1, 4, 9, 16, 25, 36]

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

'''使用列表推导式得到[1, 4, 9, 16, 25, 36]'''

print([i*i for i in range(1, 7)])

'''列表生成式可以快速的创建一个列表'''

lst = [i*i for i in range(10)]

print(lst)

lst2 = [i if i < 5 else i*i for i in range(10)]

print(lst2)

lst3 = [i*i for i in range(10) if i >= 5]

print(lst3)

lst4 = [i for i in ["apple", "orange", "banana", "pear"] if i.endswith("e")]

print(lst4)

'''

列表推导式[结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]

获取1-100内所有的偶数

'''

lst = [i for i in range(1, 101) if i % 2 == 0]

print(lst)

'''生成器表达式：(结果 for 变量 in 可迭代对象)'''

gen = (i for i in range(10))

print(gen)  # <generator object <genexpr> at 0x0000000007B28200>

print(list(gen))  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

'''

生成器表达式：（结果 for 变量 in 可迭代对象 if条件）

获取1-100内能被3整除的数

'''

gen = (i for i in range(1, 100) if i %3 == 0)

print(gen)  # <generator object <genexpr> at 0x0000000006085D58>

print(list(gen))  # [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99]

'''100以内能被3整除的数的平方'''

gen = (i**2 for i in range(1, 100) if i % 3 == 0)

print(gen)  # <generator object <genexpr> at 0x0000000007A8B258>

print(list(gen))

'''(结果 for 变量1 in 可迭代对象 for 变量 in 变量1 if条件)

寻找名字中带有两个e的人的名字

'''

names = [["tom", "Billy", "Jefferson", "Andrew", "Wesley", "Steven", "Joe"],

        ["Alice", "Jill", "Ana", "Wendy", "Jennifer", "Sherry", "Eva"]]

gen = (name for name_lst in names for name in name_lst if name.count("e") > 1)

print(gen)  # <generator object <genexpr> at 0x0000000006085CA8>

print(list(gen))  # ['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

'''生成器表达式和列表推导式的区别

    1、列表推导式比较耗内存，一次性加载。生成器表达式几乎不占用内存，使用的时候才分配和使用内存。

    2、得到的值不一样，列表推导式得到的是一个列表，生成器表达式获取的是一个生成器。

'''

'''生成器，取值的时候才拿值'''

def func():

    print(111)

    yield 222

g = func()  # 生成器g

g1 = (i for i in g)  # 生成器g1

g2 = (i for i in g1)  # 生成器g2

print(list(g))  # 111 [222]

print(list(g1))  # []

print(list(g2))  # []

'''字典推导式{k:v for 变量 in 可迭代对象}'''

dic = {"a": 1, "b": 2}

new_dic = {dic[key]: key for key in dic}

print(new_dic)  # {1: 'a', 2: 'b'}

dic2 = {dic[k]:k for k in dic}

print(dic2)  # {1: 'a', 2: 'b'}

'''一个列表元素作为键值，一个列表元素作为值'''

lst = ["apple" , "banana", "orange"]

lst2 = ["苹果", "香蕉", "桔子"]

dic = {lst[i]: lst2[i] for i in range(len(lst))}

print(dic)  # {'apple': '苹果', 'banana': '香蕉', 'orange': '桔子'}

'''

集合推导式： {结果 for 变量 in 可迭代对象}

取绝对值

'''

lst = [1, -1, 8, -8 , 12]

s = {abs(i) for i in lst}

print(s)  # {8, 1, 12}