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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/10/8 15:38
# @Author : Ropon
# @File : 13_01.py
# def func1():
# print("11")
# # return 22
# # return,yield区别：yield是分段执行一个函数，return是直接停止执行函数。
# yield 22
#
# ret =func1()
# # print(ret)
# ret1 = ret.__next__()
# print(ret1)
# def func1():
# print("11")
# yield 22
# print("33")
# yield 44
#
# ret = func1()
# ret1 = ret.__next__()
# print(ret1)
# ret2 = ret.__next__()
# print(ret2)
# ret3 = ret.__next__()
# print(ret3)
# while 1:
# try:
# ret1 = ret.__next__()
# print(ret1)
# except StopIteration:
# break
# s = "测试字符串"
# print(dir(s)) #打印对象中的方法和函数
# print(dir(str)) #打印类中的方法核实函数
# lst = ["1", "2", "3"]
# # print(dir(lst))
# # print(lst.__iter__())
# ret = lst.__iter__()
# ret1 = ret.__next__()
# print(ret1)
# def yifu():
# for i in range(1, 10000):
# yield "衣服"+str(i)
#
# yf = yifu()
# print(yf.__next__())
# print(yf.__next__())
# print(yf.__next__())
# print(yf.__next__())
# print(yf.__next__())
# def eat():
# print("chi shen me:")
# a = yield "mantou"
# print("a=", a)
# b = yield "baozi"
# print("b=", b)
# # c = yield "huajuan"
# # print("c=", c)
#
# ret = eat()
# ret1 = ret.__next__()
# print(ret1)
#
# ret2 = ret.send("ropon")
# print(ret2)
#
# ret3 = ret.send("peng")
# print(ret3)
#
# ret4 = ret.send("luo")
# print(ret4)
#send和__next__区别：
#1、都是让生成器向下走一次
#2、sed可以给上一个yield的位置传递值，但不能给最后一个yield传值，第一次执行生成器也不能使用send
#列表推导式
#常用写法：
#[结果 for 变量 in 可迭代对象]
#筛选模式
#[结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]
# lst = [i for i in range(1, 100) if i % 2 == 0]
# print(lst)
#生成器表达式和列表推导式语法一样，只是将[]换成()
# gen = (i for i in range(1, 10))
# print(gen)
# ret = gen.__next__()
# print(ret)
# def func1():
# print(11)
# yield 22
#
# g = func1()
# g1 = (i for i in g)
# g2 = (i for i in g1)
#
# print(list(g))
# print(list(g1))
# print(list(g2))
#字典推导式
# dic = {'a': 1, 'b': 2}
# new_dic = {dic[key]: key for key in dic}
# print(new_dic)
#集合推导式
# lst = [1, 3, -1, 9, 8, -8]
# s = {abs(i) for i in lst} #abs返回其绝对值
# print(s)
#总结：推导式有，列表推导式、字典推导式、集合推导式，没有元组推导式
#生成器表达式：(结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件) 生成器表达式可直接获取其对象，对象可直接使用for循环，生成器具有惰性机制
def add(a, b):
return a + b
def test():
for r_i in range(4):
yield r_i
g = test()
#0 1 2 3
# g = (add(2, i) for i in g)
#g的值是
# (
# add(2, 0),
# add(2, 1),
# add(2, 2),
# add(2, 3)
# )
# g = (add(10, i) for i in g)
#g的值是
# (
# add(10, add(2, 0)),
# add(10, add(2, 1)),
# add(10, add(2, 2)),
# add(10, add(2, 3))
# )
#遍历生成器开始运算输出结果
# print(list(g))
#输出[12, 13, 14, 15]
# for n in [2, 10]:
# g = [add(n, i) for i in g] #列表生成式会一次性进行所有的运算
# 第一次循环n=2,i第一次循环0 相加结果2 3 4 5
# 第二次循环n=10,i第一次循环2 相加结果 12 13 14 15
# g = (add(n, i) for i in g) # 生成器表达式只有在被遍历时才会进行运算
#第一次循环n=2,i 从0 1 2 3循环，因生成器具有惰性机制，n并没有取对应值，只是指向对应内存地址，g的值是
# (
# add(n, 0),
# add(n, 1),
# add(n, 2),
# add(n, 3)
# )
#第二次循环n=10，i 从add(2, 0) add(2, 1) add(2, 2) add(2, 3)循环，同理，g的值是
# (
# add(n, add(n, 0)),
# add(n, add(n, 1)),
# add(n, add(n, 2)),
# add(n, add(n, 3))
# )
#for循环完，系统会释放n，释放之前n先取值，g的值是
# (
# add(10, add(10, 0)),
# add(10, add(10, 1)),
# add(10, add(10, 2)),
# add(10, add(10, 3))
# )
#遍历生成器开始运算输出结果
# print(list(g))
#输出[20, 21, 22, 23]
# n =2
# g = (add(n, i) for i in g)
# n = 10
# g = (add(n, i) for i in g)
# print(list(g))
#上次遗漏疑惑问题
# a = [1, 2]
# a[1] = a
#a[1]是a自己
#a=[1,a[1]]
# print(a[1])
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