20180730 初次上傳
20180731?更新，4、列表生成式，以及部分注釋
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-# ********************day19_生成器 *******************
# ********************day19_生成器 *******************
# ********************day19_生成器 *******************'''
# # 1、yield# # 2、yield舉例-->生孩子# # 3、yiel舉例--> 賣包子# # 4、列表生成式----->不使用yield 舉例--> 賣包子
# # # 生成列表，然后加載到內存當中，在進行使用
# # # 缺點1：占空間大
# # # 缺點2：效率低# # # 4.1、yield-->for三元運算的過程
# # # for三元運算見 人口普查 實例# # 5、yield 舉例-->人口普查
# # # 對所有的人口進行總和等計算# # 6、、yield 對文件
# # # 取出來的是字符串# # 7、不同變量對yield所在函數多次取值
# # # 某一變量 對yield的所在的生成器取完所有的值，定義一個新的變量，可以對生成器再次取值
# ## # 8、不同變量，對生成器，同時取值互不影響# # 9、send 迭代器中的方法
# # # yield 3相當于return控制的是函數的返回值，這里返回3
# # # x = yiled的另一個特性是：接受send傳過來的值，賦值給x
# # # next方法的過程： t.__next__()（第一次next） --> 拿到yield的返回值（如 yield 1 等同于 return1） -->保存當前狀態-->
# # # --> t.__next__()（第2次next） --> 拿到yield的返回值（如 yield 1 等同于 return1） -->保存當前狀態-->
# # # -->...-->迭代結束
# # # send()方法的過程：t.send(22)（第一次send）--> 將11賦值個yield左邊的等式（如 firt = yield, firt得到的值是22 ） -->
# # # --> 執行下面的程序，直到下一次的yield之前-->保存運行位置的狀態 -->重復上述過程--> 。。。-->結束
# ## # 10、單線程單觸發
# # # 這種方式，執行效率低下，可與下面的“單線程多觸發對比”# # 11、迭代器實現單線程多觸發
# # # 功能說明：一邊做包子，一邊把做好的包子拿給別人吃
# # # 可以同時執行觸發多個程序，'''# print("分割線".center(80,'-'))
# --------------------------------------分割線---------------------------------------
# --------------------------------------分割線---------------------------------------
# --------------------------------------分割線---------------------------------------# 01
# 01
# 01# # 1、yield
#
# def test():
# yield 1
# yield 2
# yield 3
# yield "沒有了，再來就報錯了"
# res = test()
# print("迭代器地址：",res)
# print("第一個：",res.__next__())
# print("第2 個：",res.__next__())
# print("第3 個：",res.__next__())
# print("第4 個：",res.__next__())
#
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # 迭代器地址： <generator object test at 0x00000000039AFA40>
# # 第一個： 1
# # 第2 個： 2
# # 第3 個： 3
# # 第4 個： 沒有了，再來就報錯了
# #
# # Process finished with exit code 0# # 2、yield舉例-->生孩子
# #
# import time
# def test():
# print("開始生孩子啦...")
# print("開始生孩子啦...")
# print("開始生孩子啦...")
# yield "me" # return
# time.sleep(3)
#
# print("開始生'son'啦...")
# yield "son"
# time.sleep(3)
#
# print("開始生'Sunzi'啦...")
# yield "SunZi"
# time.sleep(3)
#
# yield "沒有了，再來就報錯了"
#
# res = test()
# print("迭代器地址：",res)
# print("第一個：",res.__next__())
# print("第2 個：",res.__next__())
# print("第3 個：",res.__next__())
# print("第4 個：",res.__next__())
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # 迭代器地址： <generator object test at 0x000000000399FA40>
# # 開始生孩子啦...
# # 開始生孩子啦...
# # 開始生孩子啦...
# # 第一個： me
# # 開始生'son'啦...
# # 第2 個： son
# # 開始生'Sunzi'啦...
# # 第3 個： SunZi
# # 第4 個： 沒有了，再來就報錯了
# #
# # Process finished with exit code 0# # 3、yiel舉例--> 賣包子
# # # 使用yield 的好處就是，yield每次只迭代一個值，同時不再用內存，可以在執行某個功能回來后，
# # # 從之前的位置，繼續向下取值
# #
#
# def product_bun():
# for i in range(100):
# print("正在生產包子")
# yield("一提包子 %s出來啦！"%i)
# print("賣包子")
#
# pro_b = product_bun()
#
# bun1 = pro_b.__next__()
# print("看-->",bun1)
# # 代碼實現某個特定功能
# print("=======做某事，回來后再繼續吃包子=========")
# bun2 = pro_b.__next__()
# print("看-->",bun2)
#
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # 正在生產包子
# # 看--> 一提包子 0出來啦！
# # =======做某事后，回來再繼續吃包子=========
# # 賣包子
# # 正在生產包子
# # 看--> 一提包子 1出來啦！
# #
# # Process finished with exit code 0# # https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431779637539089fd627094a43a8a7c77e6102e3a811000
# # 4、列表生成式----->不使用yield 舉例--> 賣包子
# # # 生成列表，然后加載到內存當中，在進行使用
# # # 缺點1：占空間大
# # # 缺點2：效率低
# #
#
# def product_bun():
# ret = []
# for i in range(5):
# # print("正在生產包子")
# ret.append("包子第 %s 盤出來啦！"%i)
# # print("賣包子")
# return ret
#
# bun_l = product_bun()
# print(bun_l)
#
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # ['包子第 0 盤出來啦！', '包子第 1 盤出來啦！', '包子第 2 盤出來啦！', '包子第 3 盤出來啦！', '包子第 4 盤出來啦！']
# #
# # Process finished with exit code 0# 03
# 03
# 03
# # # 4.1、yield-->for三元運算的過程
# # # for三元運算見 人口普查 實例
# # #
# #
#
# def xiadan():
# for i in range(3):
# yield '雞蛋%s' %i
# alex_lmj = xiadan()
# print(alex_lmj.__next__())
# print(alex_lmj.__next__())
# print(alex_lmj.__next__())
# # print(alex_lmj.__next__()) # StopIteration# # 5、yield 舉例-->人口普查
# # # 對所有的人口進行總和等計算
# #
# # # 文件：人口普查.txt
'''
{'name':'北京','population':1}
{'name':'山東','population':2}
{'name':'山西','population':3}
{'name':'河北','population':4}
{'name':'臺灣','population':5}
'''
#
# def get_population():
# with open('人口普查','r',encoding='utf-8') as f:
# for i in f:
# yield i
# g = get_population()
# print(g)
#
# all_pop = sum( eval(i)['population'] for i in g)
# print(all_pop)
#
# D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# <generator object get_population at 0x000000000399FAF0>
# 15
#
# Process finished with exit code 0# # 6、、yield 對文件
# # # 取出來的是字符串
# #
# # # 文件：人口普查.txt
'''
{'name':'北京','population':1}
{'name':'山東','population':2}
{'name':'山西','population':3}
{'name':'河北','population':4}
{'name':'臺灣','population':5}
'''
#
# def get_population():
# with open('人口普查','r',encoding='utf-8') as f:
# for i in f:
# yield i
# g = get_population()
# print(g)
# g1 = g.__next__() # 注意： 取出來的值是字符串
# print( g1,type(g1))
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # <generator object get_population at 0x000000000399FAF0>
# # {'name':'北京','population':1}
# # <class 'str'>
# #
# # Process finished with exit code 0
# #
# #
# ##
# # 7、不同變量對yield所在函數多次取值
# # # 某一變量 對yield的所在的生成器取完所有的值，定義一個新的變量，可以對生成器再次取值
# #
# # # 文件：人口普查.txt
'''
{'name':'北京','population':1}
{'name':'山東','population':2}
{'name':'山西','population':3}
{'name':'河北','population':4}
{'name':'臺灣','population':5}
'''
# def get_population():
# with open('人口普查','r',encoding='utf-8') as f:
# for i in f:
# yield i
# g = get_population()
# print(g)
# all_pop = sum( eval(i)['population'] for i in g)
# print("總人口數：",all_pop)
# # print(g,g.__next__()) # StopIteration表示值已經取完了
#
# m = get_population() # 可以對它再起取值 不影響
# print(m,m.__next__())
#
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # <generator object get_population at 0x000000000399FAF0>
# # 總人口數： 15
# # <generator object get_population at 0x000000000399FCA8> {'name':'北京','population':1}
# #
# #
# # Process finished with exit code 0# # 8、、不同變量，對生成器，同時取值互不影響
# #
# # # 文件：人口普查.txt
'''
{'name':'北京','population':1}
{'name':'山東','population':2}
{'name':'山西','population':3}
{'name':'河北','population':4}
{'name':'臺灣','population':5}
'''
# def get_population():
# with open('人口普查','r',encoding='utf-8') as f:
# for i in f:
# yield i
# g = get_population()
# m = get_population() # 不同變量，對生成器，同時取值
#
# print('g地址： ',g)
# print('m地址： ',m)
# print('g.__next__()',g.__next__()) # 不同變量，對生成器，同時取值互不影響
# print('m.__next__()',m.__next__())
#
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # g地址： <generator object get_population at 0x000000000399FAF0>
# # m地址： <generator object get_population at 0x000000000399FCA8>
# # g.__next__() {'name':'北京','population':1}
# #
# # m.__next__() {'name':'北京','population':1}
# #
# #
# # Process finished with exit code 0
## 05
# 05
# 05#
# # 9、send 迭代器中的方法
# # # yield 3相當于return控制的是函數的返回值，這里返回3
# # # x = yiled的另一個特性是：接受send傳過來的值，賦值給x
# # # next方法的過程： t.__next__()（第一次next） --> 拿到yield的返回值（如 yield 1 等同于 return1） -->保存當前狀態-->
# # # --> t.__next__()（第2次next） --> 拿到yield的返回值（如 yield 1 等同于 return1） -->保存當前狀態-->
# # # -->...-->迭代結束
# # # send()方法的過程：t.send(22)（第一次send）--> 將11賦值個yield左邊的等式（如 firt = yield, firt得到的值是22 ） -->
# # # --> 執行下面的程序，直到下一次的yield之前-->保存運行位置的狀態 -->重復上述過程--> 。。。-->結束
# #
#
# def test():
# print("開始啦……")
# firt = yield 1 # 相當于，reutrn 1， firt =None, 運行狀態保留在這里
# print("第一次,yield之后",firt)
#
# yield 2
# print("第2次", )
#
# t = test() # 這里并沒有運行
# res = t.__next__() # next()內置函數方法也可以
# print("第一次調用next：",res)
#
# res1 =t.send("函數停留在first那個位置，我就是給first賦值的") # 字符串發送給 yiled，使得，firt = yiled = 字符串
# print("第一次調用send：",res1)
#
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # 開始啦……
# # 第一次調用next： 1
# # 第一次,yield之后 函數停留在first那個位置，我就是給first賦值的
# # 第一次調用send： 2
# #
# # Process finished with exit code 0# # 10、單線程單觸發
# # # 這種方式，執行效率低下，可與下面的“單線程多觸發對比”
# import time
# def produce():
# ret = []
# for i in range(3):
# time.sleep(1)
# ret.append('包子%s'%i)
# return ret
#
# def consumer(res):
# for index, baozi in enumerate(res):
# time.sleep(1)
# print('第%s個人，吃了%s'%(index,baozi))
#
# print("開始點包子啦……")
# res = produce() # 列表生成后才回繼續下面的程序
# print("開吃咯……")
# consumer(res)
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # 開始點包子啦……
# # 開吃咯……
# # 第0個人，吃了包子0
# # 第1個人，吃了包子1
# # 第2個人，吃了包子2
# #
# # Process finished with exit code 0# # 11、迭代器實現單線程多觸發
# # # 功能說明：一邊做包子，一邊把做好的包子拿給別人吃
# # # 可以同時執行觸發多個程序，
# #
#
# import time
#
# def consumer(name):
# print("我是【%s】,我準備開始吃包子啦", name)
# while True:
# bun = yield
# time.sleep(1)
# print("%s 很開心的把【%s】吃掉啦"%(name,bun) )
#
# def producer():
# c1 = consumer("--wu--")
# c2 = consumer(" sb ")
# c1.__next__() # 開始運行迭代器
# c2.__next__()
# for i in range(3):
# time.sleep(1)
# c1.send("包子 %s" %i)
# c2.send("包子 %s" %i)
#
# producer()
#
#
# # D:\Anaconda3\python.exe D:/C_cache/py/day19_ShengChengQi/day19_ShengChengQi.py
# # 我是【%s】,我準備開始吃包子啦 --wu--
# # 我是【%s】,我準備開始吃包子啦 sb
# # --wu-- 很開心的把【包子 0】吃掉啦
# # sb 很開心的把【包子 0】吃掉啦
# # --wu-- 很開心的把【包子 1】吃掉啦
# # sb 很開心的把【包子 1】吃掉啦
# # --wu-- 很開心的把【包子 2】吃掉啦
# # sb 很開心的把【包子 2】吃掉啦
# #
# # Process finished with exit code 0?
的問題...)
