推导式、生成器、迭代器

1.推导式

推导式又称解析式，通过一个数据序列生产另一个新的数据序列的方法

• 1.1 列表推导式
  • 基础语法：[元素表达式，for 元素 in 旧列表]。
  • 带条件[元素表达式，for 元素 in 旧列表 if 条件表达式]。
  • 嵌套循环推导式[元素1和2表达式，for 元素1 in 列表1 for 元素2 in 列表2]

lst1 = [2,4,6,8,10]
lst2 = [i**2 for i in lst1]#[4, 16, 36, 64, 100]
lst3 = [i*3 for i in lst1 if i%4==0]#[12, 24]
lst4 = [m*n for m in lst2 for n in lst3]#[48, 96, 192, 384, 432, 864, 768, 1536, 1200, 2400]
lst5 = [m/n for m in lst2 for n in lst3 if m%n==0]#[3.0]
lst6 = [m*n/i for m in lst2 for n in lst3 for i in lst1 if m*n/i >1000]#[1200.0]

• 1.2 字典推导式
  语法：```{key:value for key,value in items}

lst1 = [2,4,6,8,10]
lst2 = [i**2 for i in lst1]#[4, 16, 36, 64, 100]
dct1 = {key:value for key,value in zip(lst1,lst2)}#{2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64, 10: 100}

• 1.3 集合推导式
  语法类似列表

import random
s1 = {random.randint(1,100) for i in range(10)}#在1到100之间随机生成10个数，形成一个集合，自动去重

2.生成器

• 2.1 生成器的作用
  主要用于节约资源，当数据量比较庞大时，把它全部放进容器中比较占用内存资源，这时可以用生成器来按需读取数据。
• 2.2 生成器表达式
  • 语法(元素表达式 for 元素 in 数据序列）

  g = (i for i in range(20))# at 0x04BF7488>
  print(g.__next__())#0
  print(g.__next__())#1
  print(g.__next__())#2
  print(g.__next__())#3
  print(next(g))#4
  print(next(g))#5
  for i in g:
      print(i)
  

• 2.3 yield生成器函数
  在函数中添加yield关键字，这是函数就是一个生成器。

"""
日期：2020/8/9 21:09
作者：di0edi
文件名：testify.py
软件：PyCharm
题目：证明1**3+2**3+……+n**3 = (1+2+……+n)**2
"""
def fn1(n):
    while n > 0:
        yield pow(n,3)
        n -= 1

def fn2(n):
    while n>0:
        yield n
        n -= 1

while True:
    sign = input("是否继续验证，请输入y/n，y表示继续，n表示退出：")
    if sign == 'n':
        print("再见！！！")
        break
    else:
        while True:
            try:
                n = int(input('请输入一个整数:'))
            except Exception as e:
                print(f'{type(e)}:{e}')
                continue
            else:
                break
        r1 = 0
        r2 = 0
        for i in range(n):
            r1 += next(fn1(n))
            r2 += next(fn2(n))
        r3 = pow(r2,2)
        if r1 == r3:
            print(f'当{n=}时，等式成立！！！结果为{r3}')

这个程序试过百万级别的数字能等一会出结果。

3.迭代器

• 3.1 迭代
  百度百科上迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。
  我理解迭代就是在一定的基础上不断重复某些活动，使其基础不断厚实，最终达到由量变到质变的改变。我觉得的学习就是一个典型的迭代场景。
• 3.2 迭代器
  在python中迭代器对象是一个数据流，从序列中的一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，而且只能往前不能往后。
  可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象我们称之为迭代器 Iterator。
• 3.2 可迭代对象
  可迭代对象不一定是迭代器，可迭代对象有个内置方法iter()，该方法可以将可迭代对象变为迭代器，所以可迭代对象用for循环遍历时不需要用索引，实际上在遍历时，通过iter()方法将可迭代对象变为迭代器，然后用next()方法遍历可迭代对象。
  通过iter()函数可以将可迭代的变成一个迭代器。
  生成器是迭代器的一种。