生成器进阶#send的获取下一个值的效果和next基本一致，
#只不过在获取下一个值的时候，给上一个值的位置穿第一个数据

使用send的注册事项：
#第一次使用生成器的时候，必须用next获取下一个值
　　#最后一个yield不能接受外部的值

def generator():
print(123)
content = yield 1
print('======',content)
print(456)
yield 2

g = generator()
ret = g.__next__()
print('***',ret)
ret = g.send('hello') #send的效果和next一样
print('@@@',ret)

123
*** 1
====== hello
456
@@@ 2

def average():
sum = 0
count = 0
avg = 0
while True:
num = yield avg #
sum +=num #
count +=1 #
avg = sum/count

avg_g = average()
avg_g.__next__()
avg1 = avg_g.send(10)
print(avg1)
avg2 = avg_g.send(20)
print(avg2)

def generator():
a = 'abcde'
b = ''
yield from a #===for i in a: yield i
yield from b #===for i in b: yield i
g = generator()
for i in g:
print(i)

a
b
c
d
e
1
2
3
4
5

# send
# send的作用范围和next一模一样
# 第一次不能用send
# 函数中的最后一个yield不能接受新的值
# 计算移动平均值的例子
# 预激生成器的装饰器的例子
# yield from

#生成器表达式和列表推导式

egg_list=['鸡蛋%s'%i for i in range(10)] #列表推导式
print(egg_list)
print([i*2 for i in range(10)])
#生成器表达式
g = (i for i in range(10))
print(g)
for i in g:
print(i)

#括号不一样
#返回值不一样=====几乎不占用内存

# [每一个元素或者是和元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型]
# [满足条件的元素相关的操作 for 元素 in 可迭代数据类型 if 元素相关的条件]

#30以内所有能被3整除的数

ret = [i for i in range(30) if i%3==0]
print(ret)

#30以内所有能被3整除的数的平方

ret = [i*i for i in range(30) if i%3==0]
print(ret)

#找到嵌套列表中名字含有2个e的所有名字

names = [['tim','tom','cc','andreeew'],['alice','eeenn']]
ret = [name for lst in names for name in lst if name.count('e')>=2]
print(ret)

#字典推导式
# mcase = {'a':10,'b':34}
# # 将一个字典的key和value对调

# mcase = {'a':10,'b':34}
# mcase_frequency = {mcase[k]:k for k in mcase}

print(mcase_frequency)

# 合并大小写对应的value，将k统一成小写

# mcase = {'a':10,'b':34,'A':7,'Z':3}

mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}

print(mcase_frequency)

#集合推导式
#例：计算列表中每个值的平方，自带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)

Output: set([1, 4])