[Python知识库]python：三元运算表达式、generator生成器

三元运算是一个简单并且方便阅读的功能。可以部分替代if-else的写法

常规语法：

a = "晴天"
if a == "晴天":
  action = "跑步"
else:
  action = "睡觉"
语法：为真时的结果 if 判断条件 else 为假时的结果

a = "晴天"
action = "跑步" if a == "晴天" else "睡觉"
# 可理解为：今天跑步，如果是晴天，否则睡觉。
print(action)  # 跑步

生成器：在Python中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

特点：迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

创建生成器：把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator。即：g = (i for i in range(5))

访问生成器的三种方式：

1、g.__next__()
2、next(g)
3、for 遍历。生成器常规使用最多，也是最推荐的使用方式。

创建生成器:

g = (i for i in range(5))
print(g)  # <generator object <genexpr> at 0x000001ECC3FFBDD0>

访问生成器的 3种方式：

1、g.next()

2、next(g)

3、for 遍历

print(g.__next__())  # 0
print(next(g))  # 1
print("*" * 30)
for i in g:
    print(i)  # 2 3 4

作用：生成器表达式是对内存空间的优化。他们不需要像方括号的列表解析一样，一次构造出整个结果列表。他们运行起来比列表解析式可能稍慢一些，因此生成器对于非常大的结果集合运算是最优的选择。

案例：psutil库需要安装。pip install psutil

import psutil
import os
import time


def run(data_type):
    memory_list = []
    start = time.time()
    for i1 in range(10):
        for i3 in data_type:
            print(i3)
        memory_list.append(psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss)

    print('内存使用分别：', memory_list)
    print('内存使用平均：', sum(memory_list) / len(memory_list))
    print("总耗时：", time.time() - start)


if __name__ == '__main__':
    l = [i2 for i2 in range(10000)]
    run(l)
    # 内存使用分别：[14696448, 14696448, 14696448, 14696448, 14696448, 14696448, 14696448, 14696448, 14696448, 14696448]
    # 内存使用平均：14696448.0
    # 总耗时：0.7735769748687744

    # g = (i2 for i2 in range(10000))
    # run(g)
    # 内存使用分别：[14376960, 14376960, 14376960, 14376960, 14376960, 14376960, 14376960, 14376960, 14376960, 14376960]
    # 内存使用平均：14376960.0
    # 总耗时： 0.1084132194519043