一、列表推導式
推導式可以幫助我們快速建立列表、建立字典。比如現在要建立一個列表。
做自動化測試的時候，比如建立個 url 列表，url 列表裡面可能是儲存了網站的頁數：
一直到 100，生成 100 個頁面，但是這 100 個頁面有規律，url 地址，前面這一部分是不變的，只有後面的 1，2，3，4 這部分的變化。
如果去生成這樣一個列表，不用列表推導式，用之前的方法的話，可以這樣做，先定義一個空列表：
urls = ［］
然後來個 for 迴圈 set 100 個：
for i in range（1，101）：
前面字串這部分是確定的，比如說一個 page，後面這部分不確定，就來個format（）給它填進去。
url = ‘page{}’。format（i）
透過append（）把 url 加進去。
# url = ［‘page1’，‘page2’］urls = ［］for i in range（1，101）： url = ‘page{}’。format（i） urls。append（url）print（urls）
能夠生成 1-100 個頁面。
推導式有個優勢，一行就能解決。推導式可以看成 for 迴圈的一個解體。
寫起來特別簡單，同樣的功能，推導式可以這樣寫：
# 列表推導式urls1 = ［i for i in range（1，101）］print（urls1）
這段列表推導式程式碼解釋是：
for 迴圈，i 從 range 裡面迴圈，迴圈出來拿出一個 i，然後往前面放到這個列表裡面。
再拿出一個 i 放到這個列表裡面，這樣重複（拿出一個 i 放到列表裡面），直到把 for 迴圈遍歷完。
將裡面所有的元素都拿出來放到列表裡面，最後生成一個新的列表，這就是列表推導式。
裡面是 1-100 個數字：
如果用列表推導式生成這個 page1，到 100 頁。程式碼就修改成這樣：
urls1 = ［‘page{}’。format（i） for i in range（1，101）］print（urls1）
‘page{}’。format（i）
format（）格式化字串的函式。
# 列表推導式urls1 = ［‘page{}’。format（i） for i in range（1，101）］print（urls1）
簡而言之，就是遍歷出來的元素放到這個前面就行了。然後在前面，你可以做其它操作。
以上，這就是用列表推導式快速生成一個列表。
二、字典推導式
字典推導式和列表推導式，它的原理是一樣的。都用 for 迴圈去遍歷，然後拿出對應的值在前面，生成對應的值。
每遍歷一輪，會把前面你寫的內容放到字典裡面去。前面寫個鍵，鍵就是遍歷出來的i，對應的值就是i+1。
dict1 = {i：i+1 for i in range（10）}print（dict1）
鍵就是遍歷出來的i，值就是鍵的基礎上加 1。每迴圈遍歷一輪，這個就生成一個鍵值對。
推導式可以推匯出字典，也可以推匯出列表。大括號、中括號、花括號都可以。
推導式改成小括號後是什麼？
中括號是列表，花括號是字典，小括號是元組。
推導式改成小括號後，不再是個元組了，是個生成器。
# （） 生成器表示式tu = （i for i in range（10）） #生成器物件print（tu）
三、2 種方式建立生成器
1。生成器表示式
1。1 什麼是生成器？
這裡有很多資料，可以把它裝到一個 “就像自動取筷盒，拿出一雙筷子，自動下來一雙筷子”，就是你要用的時候，它給你生成一個出來。
生成器不像列表，比如建立個列表，比如列表裡面有一千個元素，建立列表的時候，那麼這一千個元素已經被建立好放在列表裡面了。生成器不是這樣，它內部只保留了一個生成器計算的規則。
1。2 使用生成器的好處
生成器要生成一千個元素，這樣：
tu = ［i for i in range（1000）］#生成器物件
直接生成一千個元素的列表。改成生成器，這個生成器物件裡面儲存的是一個計算公式，並沒有儲存這一千條資料啊。
使用生成器來儲存這些資料的話，相對於列表的優勢是：
不那麼佔記憶體。
一千條資料可能看不出效果，如果是一千萬條資料往列表裡面一放，那得佔用多大的記憶體啊。如果是個生成器，裡面就是個計算的規則，就是個生成的規則，沒有那麼多資料，節約記憶體，可以提高程式碼的效能。
1。3 拿生成器裡面的資料，也可以一個一個得拿，怎麼拿呢？
生成器表示式，打印出來是個生成器。
當然，可以透過list把它轉換成一個列表。
tu = （i for i in range（1000））#生成器物件print（list（tu））
它可以把生成器裡面所有的元素都拿出來轉換成列表。
透過生成器表示式來定義生成器，一次想拿一個元素，怎麼拿呢？
Python 裡面有個內建的函式，叫做next（）。把生成器物件放進去，得到一個結果：
# （） 生成器表示式tu = （i for i in range（1000））#生成器物件a = next（tu）print（a）print（next（tu））
互動環境中可以看到：
它依次生成，要的時候，從生成器裡面拿一個出來就行了。你要用的時候就去拿，它就一直生成，它就把裡面所有的元素都取出來。
1。4 所有的元素都取出來之後，我又拿了一次，它會出現什麼情況呢？
會報錯。
生成器可以用來節約記憶體，提高程式碼效能。
生成器在於你什麼時候用，你什麼時候去取值。
2。函數里面，透過 yield 定義生成器
除了生成器表示式可以建立生成器，還有另外一個方式。Python 關鍵字裡面有個yield引數。
yield這個關鍵字是用在函數里面的，這個關鍵字只能在函數里面用。
函式定義完之後，只要在函數里面呼叫函式，那就會執行函數里面的程式碼。
def gen_fun（）： print（‘清菡 加油’）gen_fun（）
如果當一個函數里面，有yield這個關鍵字：
def gen_fun（）： yield print（‘清菡 加油’）gen_fun（）
這個時候再去執行這個函式，這個函式不會立即執行。
2。1 為什麼不會立即執行呢？
這個函式執行的時候，預設是沒有寫return的。
def gen_fun（）： # yield print（‘清菡 加油’）res = gen_fun（）print（res）
如果函數里面出現了yield這個關鍵字，這個時候再看下。
函式沒有寫return，呼叫函式，它裡面，程式碼沒有執行，但是有返回結果，返回的結果是：
返回的是一個生成器。
透過yield定義出來的這個函式，是個生成器函式。
呼叫這個函式的時候，它會給你返回一個生成器物件。既然它是一個生成器物件，那麼就可以透過next（）來對它進行取值。
執行結果如下：
# 透過 yield 定義生成器def gen_fun（）： yield print（‘清菡 加油’）res = gen_fun（） #返回生成器物件print（next（res））
你看到輸出結果是：None
2。2 為什麼是 None 呢？
生成器生成的元素在yield關鍵字後面。
# 透過 yield 定義生成器def gen_fun（）： yield 100 print（‘清菡 加油’）res = gen_fun（） #返回生成器物件print（next（res））
再寫 2 個yield：
# 透過 yield 定義生成器def gen_fun（）： yield 100 print（‘清菡 加油’） yield 1000 yield 100100res = gen_fun（） #返回生成器物件print（next（res））
生成器函式：
只有透過next（）取值的時候，它才會執行函數里面的程式碼。
next（）一次，就執行到第一個yield這裡，把這個結果返回出來。然後到這個地方，暫停了不動了，不會往下走了。
如果在下面再next（），
從生成器裡面再獲取一個元素：
print（next（res））
直到等到下一個next（）取值。當你下一次從生成器函數里面取值的時候，才會觸發下一個yield。
# 透過 yield 定義生成器def gen_fun（）： yield 100 print（‘清菡 加油’） yield 1000 yield 100100res = gen_fun（） #返回生成器物件print（next（res））print（next（res））print（next（res））
但是如果全部都生成完了，再去取一次，就會報錯：
因為裡面已經沒有元素了。
以上，生成器只有透過這 2 種方式定義。
