Python之旅的第||天（生成器练习、往期知识回顾）
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python之旅的第||天（生成器练习、往期知识回顾），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7620字，纯文字阅读大概需要11分钟。
内容图文
详细练习了一下三元表达式，以及生成器函数，因为yield的加入，使很多函数更加的贴近实际情况。
要看的几篇东西还没去看，时间有点跟不上了啊。
#三元表达式
# name = input('>>>')
# if name == 'alex':
# print('sb')
# else:
# print('shuaige')
#以上if段落可简写为
# print('sb') if name == 'alex' else print('shuaige')
# 关于迭代器协议的自己理解，可迭代对象指的就是具有迭代器协议的对象
# 具有两个特点：1.具有__next__()方法，迭代是一个重复的过程，没迭代一次生成一个数据，每次迭代结果都是下次的初始值
# 能够通过报错停止迭代 注意：单纯的复制并不是迭代，对于字符串、列表、元组、字典、集合这些数据我们需要取出其中元素
# l = [1,'a','b']
# for i in l:
# print(i)
# 类似的元组、列表、字典其实是没有__next__方法的，那么他们首先是使用__iter__方法的
# f = l.__iter__()
# print(f) #此时输出一个<method-wrapper '__iter__' of list object at 0x00000151A46A2E08>
# 即为表示显示可迭代的对象
# 此时f便能够使用__next__方法,调用方法记得加上括号
# print(f.__next__()) #输出1
# print(f.__next__()) #输出'a'
# print(f.__next__()) #输出'b'
# print(f.__next__()) #上面三行依次分别显示了列表l的三个元素，最后一行报错
# 下面是for循环实际帮我们迭代时候做的事情，姑且用while来显示吧
# l = [1,'a','b']
# iter_test = l.__iter__()
# while True:
# try: #用于捕捉异常，即在执行__next__方法最后一个时，会产生异常，此时会终止循环
# k = iter_test.__next__() #iter_test.__next__()也可以写作next(iter_test)
# #next是Python中自带的函数，同样可以通过执行next（对象）来实现操作
# print(k)
# except StopIteration:
# break
#关于生成器，就是能够自动实现迭代器协议，能够直接使用__next__()方法的可迭代对象
#1.生成器函数，即返回值为yield的函数，（却别与return，yield可返回多个数值）
#2.生成器表达式：三元表达式
#三元表达式
# name = input('>>>')
# if name == 'alex':
# print('sb')
# else:
# print('shuaige')
#以上if段落可简写为
# print('sb') if name == 'alex' else print('shuaige')
# 关于列表的解析
# 之前我们在生成一个列表时的操作（生鸡蛋的问题）
# egg = []
# for i in range(1,11):
# egg.append('鸡蛋%s'%i)
# print(egg)
#以上内容其实可以写作：
# egg = ('鸡蛋%s'%i for i in range(1,11)) #这就是一个三元表达式，但是只使用了两元
# print(egg) #此时输出结果为：<generator object <genexpr> at 0x0000016B9FA55468>
# #表示此时egg是一个可迭代的对象，那么此时egg就可以使用__next__()方法
# print(egg.__next__()) #输出：鸡蛋1
# print(next(egg)) #输出：鸡蛋2
#针对上面的三元表达式只用了两元，我可以在后面补充条件
# egg = ('鸡蛋%s'%i for i in range(1,11) if i > 5 )
#上面就是一个完整的三元表达式生成的生成器，可以直接调用__next__方法
# print(egg) #同样输出<generator object <genexpr> at 0x0000027F12495468>，表示可迭代对象
# print(egg.__next__()) #输出：鸡蛋6
# print(next(egg)) #输出：鸡蛋7
#关于生成器函数，即返回值是yield的函数
# yield的两个作用：1.相当于return返回函数的运行结果；2.保存函数当前运行状态\
# ，当__next__()方法执行的时候从上次yield处继续向下运行
#示例：还是关于生鸡蛋的问题
# def test():
# print('生了一个鸡蛋哦！')
# yield 'egg_1'
# print('生了两个鸡蛋哦')
# yield 'egg_2'
# print('生了三个鸡蛋哦')
# yield 'egg_3'
# test_list = test()
# print(test_list) #此处输出结果为<generator object test at 0x000001CB17E55518>
# #表示生成了一个迭代器，可以执行__next__方法
# print(test_list.__next__()) #此处的生成结果：生了一个鸡蛋哦！\n egg_1
# #表示函数只运行了两行，在第一个yield处停止
# print(test_list.__next__()) #此处的生成结果：生了两个鸡蛋哦！\n egg_2
# # 表示函数此时从上一个yield处的后面开始运行，并在第二个yield处停止运行
# print(test_list.__next__()) #第三个就不多说了
#以上可以表明，yield在函数中不光可以返回值，同时还可以记住当前函数运行状态\
#只有__next__()方法触发后才会继续运行，运行范围是上一个yield之后开始，到遇到下一个yield处运行结束。
#上面这个函数只能看出yield的执行过程，对于他的作用还是不够明显
#引入：包子铺生产包子再卖包子的过程
#首先是在我不知道yield的时候
# def product_baozi(): #生产包子方法，生产了100个包子
# res = []
# for i in range(1,101):
# res.append('做好了第%s个包子'%i)
# print(res)
# def chibaozi():
# res_1 = []
# for i in range(1,101):
# res_1.append('来的第%s个人吃包子'%i)
# print(res_1)
#
# product_baozi()
# chibaozi()
#而在实际生产过程中，包子在生产后就会被卖掉，而不是等所有包子全部做好了再卖
#这个时候用yield就可以更贴近实际的实现上面的问题
# import time
# def product_baozi():
# for i in range(1,101):
# print('正在生产包子中。。。。')
# yield '做好了第%s个包子'%i
# time.sleep(3)
# print('来了第%s个顾客买了一个包子'%i)
#
# res = product_baozi()
# print(res) #输出结果为<generator object product_baozi at 0x000001E499D35518>
# #此时我们开始执行product_baozi的函数
# print(res.__next__()) #输出结果:正在生产包子中。。。。\n做好了第1个包子
# print(res.__next__()) #输出结果:来了第1个顾客买了一个包子\n正在生产包子中。。。。\n做好了第2个包子
# print(res.__next__()) #输出结果:来了第2个顾客买了一个包子\n正在生产包子中。。。。\n做好了第3个包子
#结果yield的操作，这个生产包子卖包子显得更贴近实际了
#从一个文件中获取人口总数信息，并且分别求出占比
#文件内容：
# {'name':'北京','population':4343443}
# {'name':'山东','population':1000000}
# {'name':'山西','population':313435}
# {'name':'河北','population':3110330}
# {'name':'台湾','population':3110300}
# def get_population():
# with open('test_1.txt','r',encoding = 'utf-8') as f:
# for i in f: #是文章每个单句生成一个生成器
# yield i #每次只获取一行
# res = get_population() #res就是一个迭代器
# # pop = eval(res.__next__()['population'])
# a = sum(eval(i)['population'] for i in res) #特别注意的部分，一个迭代器只能运行一次，如果想继续使用必须重新获取迭代器
# print('总人口',a)
#
# res_1 = get_population() #重新获取迭代器
# for i in res_1:
# p = eval(i)
# zhanbi = p['population']/a * 100
# print(p['name'],'人口占比为%.2f %%'%zhanbi)
# send：最后一个能够触发生成器开始运行的方法
# 截止目前能够触发生成器运行的方式有__next__()、next()、send（'给yield传一个变量，从而达到触发生成器运行'）
# 示例：吃包子，边吃边做包子
# import time
# def chihuo(name):
# while True:
# print('%s我点了包子，赶紧给我上菜包子'%name)
# time.sleep(0.5)
# baozi = yield
# print('%s吃完了%s'%(name,baozi))
#
# def zuobaozi(lis):
# for name in lis:
# c = chihuo(name)
# c.__next__()
# for i in range(1,11):
# time.sleep(0.5)
# c.send('包子%s'% i) #此处是用send将包子+序号传到了chihuo()中的yield，/
# # 给变量baozi赋值的同时，触发生成器继续运行
# lis = ['zhoujielun','zhaolei','alex']
#
# zuobaozi(lis)
#题目：一定范围内能被3和7整除，返回所有数字的和以及个数
# def qiuhe(strats,ends):
# count = 0
# sum_l = 0
# for i in range(strats,(ends+1)):
# if i % 3 == 0 and i % 7 == 0:
# sum_l += i
# count += 1
# print('%s到%s之间的总和是：'%( strats , ends ), sum_l)
# print('%s到%s之间的个数是：'%( strats , ends ), count)
# return sum_l,count
#
# #求1到1000之间的吧！
# qiuhe(1,1000)
# 该题目要求使用递归的方法来写
# def qiuhe(start,end,a = [],b = []):
# if start == end :
# s_a = sum(a)
# s_b = sum(b)
# print('%s到%s之间的总和是：' % (start, end), s_a)
# print('%s到%s之间的个数是：' % (start, end), s_b)
# return s_a,s_b
# elif start % 3 == 0 and start % 7 == 0:
# a.append(1)
# b.append(start)
# res = qiuhe(start+1,end, a , b)
# return res
# else:
# res = qiuhe(start + 1, end, a, b)
# return res
#
# qiuhe(10,1000)
今天练习内容比较多，就是这些啦，要抓紧复习，感觉最开始的东西开始慢慢的忘掉了，可怕！！！
今天才11天呐。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python之旅的第||天（生成器练习、往期知识回顾）全部内容，希望文章能够帮你解决Python之旅的第||天（生成器练习、往期知识回顾）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。
来源：【匿名】