推导式：
可以理解为是数据生成方式或者是处理方式
类型：列表，元组，字符串，字典，集合
外部包装的括号决定了返回值类型的 定义
列表推导式
[表达式 for循环 if语句]
1）对列表中的每项元素进行立方运算（变换功能）
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
b = [x ** 3 for x in a]
print(a)
print(b)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
还可以筛选出自己想要，比如只要3以及3的倍数进行立方运算
b = [x ** 3 for x in a if x % 3 == 0]
print(b)
[27, 216, 729]
2）支持多层for循环
将一个嵌套列表转换成一个一维列表。
我们看到a是一个嵌套列表，如果按照我们普通的做法的话，就需要先定义一个空列表c
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
c=[]
for i in a:
for j in i:
c.append(j)
print(c)
#一共需要五行代码，而如果用列表推导式的话就只需要两行代码
b = [j for i in a for j in i]
print(b)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
字典推导式
{表达式（key：value） for循环 if语句}
题目1：
现在要做一个字典，key是a>>z，然后值是1>>26,用字典推导式的话就可以很快做出来了
mylist=[chr(var) for var in range(97,123)]
mydict={var:index+1 for index,var in enumerate(mylist)}
print(mydict)
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'g': 7, 'h': 8, 'i': 9, 'j': 10, 'k': 11, 'l': 12, 'm': 13, 'n': 14, 'o': 15, 'p': 16, 'q': 17, 'r': 18, 's': 19, 't': 20, 'u': 21, 'v': 22, 'w': 23, 'x': 24, 'y': 25, 'z': 26}
题目2：
data={'id': 1, 'task_id': 'abc', 'weibo': 'true', 'weixin': 'true', 'zhihu': 'true', 'baidu_tieba': 'false', 'baidu_new': 'false', 'toutiao': 'true', 'total_num': 0}
#要求取出：weibo，weixin，zhihu，baidu_tieba，baidu_new，toutiao的键值对存放到一个字典里面，并添加一个字段true_num，值为该字典中true个数。
#我们如果用以前的做法：
k11=('weibo','weixin','zhihu','baidu_tieba','baidu_new','toutiao')
c={}
d=0
for k,v in data.items():
if k in k11:
c[k]=v
if v == 'true':
d+=1
c['true_num']=d
print(c)
#结果
{'weibo': 'true', 'true_num': 4, 'weixin': 'true', 'zhihu': 'true', 'baidu_tieba': 'false', 'baidu_new': 'false', 'toutiao': 'true'}
#我们尝试使用一下推导式
a = {k:v for k,v in data.items() if k in k11}
dict=dict({'ture_num':len({k:v for k,v in data.items() if k in k11 if v == 'true'})},**(a))
print(dict)
#结果
{'ture_num': 4, 'weibo': 'true', 'weixin': 'true', 'zhihu': 'true', 'baidu_tieba': 'false', 'baidu_new': 'false', 'toutiao': 'true'}
上述两种方法输出的字典有些许不同，我也不知道怎么解释，有大神看到的话可以帮我解释一下吗
生成器的一种创建方式
（表达式 for循环 if语句）——> generator
generator.__next__（）函数
获取生长器中的数据
生成器中的数据只有调用，for循坏迭代访问：
维护了一套算法在生成器中
使用数据的时候，才会生成一个个的数据
好处，节省内存
StopIteration:数据结束异常
标识一个序列 迭代器 结束，StopIteration
