Python字典生成式、集合生成式、生成器用法实例分析
作者：随风行云
这篇文章主要介绍了Python字典生成式、集合生成式、生成器用法,结合实例形式分析了Python字典生成式、集合生成式、生成器相关原理、使用技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python字典生成式、集合生成式、生成器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
字典生成式：
- 跟列表生成式一样，字典生成式用来快速生成字典,不同的是，字典需要两个值
#d = {key: value for (key, value) in iterable}
d1 = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
d2 = {k: v for (k, v) in d1.items()}
print(d2)
集合生成式：
- 集合生成式格式和列表生成式类似，不过用的是大括号：
s1={x for x in range(10)}
print(s1)
生成器：
- 生成器是一种迭代过程才生成对应元素的可迭代对象
- 生成器的元素在访问前不会生成，只有当访问时才会生成，如果继续向后访问，那么当前的元素会销毁。
- 生成器的一种生成方式是将列表生成式改为小括号包裹：
print("-----使用()列表生成式生成generator------")
g=(x*x for x in range(10))
print(type(g),g)
print(next(g),next(g),next(g))
- 生成器本质上是一个函数
- 当一个生成器被调用时，它返回一个生成器对象，而不用执行该函数。 当第一次调用
next()方法时，函数向下执行，如果遇到yield则返回yield 后面的值。 再次调用next()方法时，函数从上次结束的位置继续向下执行，如果遇到yield则返回yield 后面的值。 - 可以使用yield来定义一个生成器：
print("\n----使用yield生成generator-------")
def ge():
print("第一次yield")
yield 1
print("第二次yield")
yield 2
print("第三次yield")
yield 3
o = ge()
print(next(o))
print(next(o))
print(next(o))
运行结果:
----使用yield生成generator-------
第一次yield
1
第二次yield
2
第三次yield
3
- 生成器本质上是一个函数，如果想要获取这个函数的返回值，我们需要使用异常捕获来获取这个返回值：
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n <max:
yield b
a,b =b,a+b
n = n+1
return 'done'
print("\n-----尝试获得函数返回值------")
gg=fib(6)
while True:
try:
x=next(gg)
print("g:",x)
except StopIteration as e:
print('返回值等于:',e.value)
break
- 既可以使用next()来迭代生成器，也可以使用for来迭代：
def ge():
print("第一次yield")
yield 1
print("第二次yield")
yield 2
print("第三次yield")
yield 3
o = ge()
print("\n---迭代generator的方法--------")
for x in o:
print(x)#相当于进入到generator函数中，执行下去并得到返回值
结果：
---迭代generator的方法--------
第一次yield
1
第二次yield
2
第三次yield
3
- 由于生成器的特性，可以进行”协程“操作：后续补充
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。