Python的高级特性2:列表推导式和生成器

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一.列表推导式

  1.列表推导式是颇具python风格的一种写法。这种写法除了高效，也更简短。

In [23]: [‘i:el‘ for i,el in enumerate(["one","two","three"])]
Out[23]: [‘i:el‘, ‘i:el‘, ‘i:el‘]

enumerate是内建函数，可以让列表获得“下标”的属性。
而如果不用列表推导式，上例需要这么写

In [24]: lst = ["one","two","three"]

In [25]: i = 0

In [26]: for e in lst:
   ....:     lst[i] = ‘%d: %s‘ % (i,lst[i])
   ....:     i +=1
   ....:   

In [27]: lst
Out[27]: [‘0: one‘, ‘1: two‘, ‘2: three‘]

二.生成器(generator)

1.什么时候需要用生成器

其实一般情况下是不需要生成器的，只有当因为性能限制下才需要用到，比如你需要用python来read一个10g的txt文件，如果一次性把10g的文件加载到内存再处理(.read()方法)，内存肯定溢出了。这里如果使用生成器，就可以把读和处理交叉进行，比如使用(.readline和.readlines)就可以在循环读取的同时不断处理，这样可以节省大量内存空间。

（ps：如果当自己写一个读写函数封装给别人使用时,那么要考虑到文件容量问题,此时应该考虑使用生成器。）

2.生成生成器的两种方法

　　2.1 第一种比较简单，将列表推导式的[]改称()就可以了

In [40]: g = (x*x for x in range(10))　　

     2.2 第二种办法就是在函数里加入yield关键字。yield和return有点类似，都可以用来返回值，不同的是yield遇到next()就返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

3.如何判断一个函数是否是生成器     

     判断生成器的办法就是查看其属性

In [41]: dir(g)
Out[41]: 
[‘__class__‘,
...
 ‘__next__‘,
...
 ‘__repr__‘,
 ‘__setattr__‘,
]

     在这里可以看到g有一个__next__的魔术方法,而这是生成器所特有的属性，下面两种方式调用都可以

In [42]: g.__next__()
Out[42]: 0

In [43]: g.__next__()
Out[43]: 1

In [44]: next(g)
Out[44]: 4

Python的高级特性2:列表推导式和生成器

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原文地址：http://www.cnblogs.com/alexkn/p/4658225.html