リスト解析式、ジェネレータ式、集合解析式、辞書解析式

知識の先取り:
反復可能オブジェクト:

は、forによって反復することができ、

は、後で印刷を継続することができる.

はnext()関数出力

によって出力できない.
反復器(iterator):

forループ出力反復器の項

を用いることができる.

はnext()関数によって重点を出力することができます:反復器は必ず反復可能なオブジェクトですが、反復可能なオブジェクトは必ずしも反復器ではありません!ポイント:ジェネレータオブジェクトは必ず反復器ですが、反復器は必ずしもジェネレータオブジェクトではありません.検証方法:

    next()：    ，  next        ！
           ：
        # a = (i for i in range(10))
        # next(a)             ，        
             ：
        # a = [i for i in range(10)]
        # next(a)    'list' object is not an iterator，         
        iter()：            
        # iter(a)
        # next(iter(a)) #             ，      iter          ，    id()  
        #b = iter(a) #       a          b

ジェネレータとリストの解析比較:
計算方法:

ジェネレータ式遅延計算、不活性評価

リスト解析式は直ちに計算され、

に戻る.
メモリ使用量:

戻り値自体から言えば、ジェネレータ式はメモリを節約し、ジェネレータオブジェクト

を返す.

でリスト解析式が直接計算され、新しいリスト

が戻る.
計算速度:

単従計算時間、ジェネレータ式消費時間が短く、リスト解析式消費時間が

である.

しかし、ジェネレータ自体は、値、すなわち計算結果を返すことなく、1つのジェネレータオブジェクト

のみを返す.

リスト解析式は、計算後の新しいリスト

を返す.
1,リスト解析List:
構文:

[戻り値for要素in反復可能オブジェクトif条件判定]

は中括弧[]を使用し、内部はforループであり、if条件文は

オプションである.

はすぐに新しいリスト

を返します.

if条件判断は論理要素演算子:and,or,not

を用いることができる.
定義と初期化:リスト解析式は構文糖です

コンパイラは最適化され、簡略化によって効率に影響を与えることはなく、最適化によって効率が向上する

プログラマーの作業量を減らし、エラーを減らす

はコードを簡略化したが、可読性は

向上した.
リスト解析アクション:

10以内の偶数

    # [i for i in range(0, 10, 2)]
    # numlist = [print(i) for i in range(10)]，print     i      ,    numlist  None，  print(i)      None，    i  。    type()     ！

を取得する.

例2:sortedはネストされたリスト

    # nums = [sorted(range(10))]
    # len(nums)   1

を返すリストである.

の下の各辞書は単独であるため、5つの要素

    # [{x:y} for x in 'abcde' for y in range(3)]

ではない.
ジェネレータ式:
構文:

(戻り値for要素in反復可能オブジェクトif条件)

ジェネレータ式小括弧で包む

アクセントジェネレータ式はジェネレータオブジェクトを返します!

ジェネレータは反復可能オブジェクト

である.

ジェネレータと反復器は異なるオブジェクトですが、反復可能なオブジェクトです!

リスト解析式との違い:

ジェネレータ表現式は、オンデマンド計算(または不活性評価、遅延計算)

である.

リスト解析式は、即時戻り値

である.

最初から最後まで歩き終え、再び

を反復することはできません.
ジェネレータ操作:

g = ("{:04}".format(i) for i in range(1, 11)) #    at 0x7f3db0814eb8>
next()：            

In [2]: it = (print("{}".format(i)) for i in range(2))
In [3]: it
Out[3]:  at 0x7faca927ffc0>

In [4]: [i for i in it]
0
1
Out[4]: [None, None]

In [5]: [i for i in it]
Out[5]: []

集合解析:
構文:

{戻り値for要素in反復可能オブジェクトif条件}

集合解析式は括弧{}

を用いる.

はすぐに1つのセット

を返す.

集合解析式で計算された結果タイプは、hash可能なタイプ

       ：
    1，{(x, x + 1) for x in range(10)}    {(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)}

でなければならない.
辞書解析:
構文:

{戻り値for要素in反復可能オブジェクトif条件}

大かっこ{}

を使用

key:valueキー値ペア形式を使用します.辞書はセット

ではないためです.

はすぐに辞書

を返します.
ディクショナリ解析アクション:

{x:(x + 1) for x in range(10)}

まとめ:
反復プロトコル:

反復プロトコル:オブジェクトはnext()メソッドを提供する必要があります.これは反復の次の要素または次の要素を返すか、または反復を終了するためにStopIteration異常を引き起こすかのいずれかです.

反復可能オブジェクト:反復プロトコルが実装されたオブジェクト

プロトコルは、反復可能なオブジェクトが反復可能な反復プロトコルであり、Pythonの内蔵ツール(forループ、min、max関数など)が反復プロトコルを使用してオブジェクトにアクセスします.

例:1 Python言語ではforループループリストを使用できます.リストは反復可能オブジェクトfor i in[i for i in range(5)]:print(i)です.
ジェネレータ:ジェネレータは1回しか巡回できません!
Pythonはジェネレータを使用しますが、ジェネレータは不活性評価、遅延計算などの特性を持っており、必要に応じて結果が発生するのではなく、すぐに結果が発生することを意味します.たとえば、リスト解析式はすぐにリストを返し、ジェネレータ式はジェネレータオブジェクトを返し、forループ反復を使用する場合にのみ計算結果を取得します.

ジェネレータ関数:return文ではなくyield文を使用して結果を返す一般的な関数定義.yield文は一度に結果を返し、各結果の真ん中に関数の状態を掛けて、次回離れた場所から実行を続行します.

ジェネレータ式:リスト解析式と同様ですが、ジェネレータは結果リストを一度に構築するのではなく、必要に応じて結果を生成するオブジェクトを返します.