话说上周写了篇文章，留了个知识点，今天记录一下：
上周的文章：
Python用钉钉机器人发送消息并艾特多人
这里一共有三个知识点：
1、推导式
推导式这个东西，我是真的爱啊。语法简洁，含义清楚。
之前写过一篇文章：Python里的推导式。这里不再多说
j for j in user_id_list
# 这句话就是推导式，推导式有4种：主要用途就是用极简代码循环推导出新的数据格式
# 列表(list)推导式
# 字典(dict)推导式
# 集合(set)推导式
# 元组(tuple)推导式(伪)
2、生成器对象（generator object）
什么是生成器对象？
生成器对象是一个可以生成数据的、可迭代的对象。
生成器对象在控制台输出结果为：<generator object num at 0x00000228BAB18AC0>
atUserIds = (j for j in user_id_list)
# 可以叫他元组推导式（伪），但其实他是个生成器
先看个例子：下面这两段代码，区别只在于推导式的方式不同。一种是元组推导式（伪），一种是列表推导式。
元组推导式（伪）的结果是生成了一个生成器对象（generator object）；
列表推导式的结果是生成了一个列表
那如何使用生成器对象（获取生成器里边的数据）？
方法1：用list列表
user_id_list = ['xiaoming','xiaohong','xiaohei','xiaolan','xiaolong']
atUserIds = (j for j in user_id_list)
list(atUserIds)
# ['xiaoming', 'xiaohong', 'xiaohei', 'xiaolan', 'xiaolong']
方法2：用for循环遍历
user_id_list = ['xiaoming','xiaohong','xiaohei','xiaolan','xiaolong']
atUserIds = (j for j in user_id_list)
for i in atUserIds:
print(i)
# xiaoming
# xiaohong
# xiaohei
# xiaolan
# xiaolong
另一种生成一个生成器对象的方法：
刚才是用元组推导式（伪）来生成了一个生成器对象，那还有没有其他方式来生成生成器对象？
可以在函数中使用yield关键字，函数就变成了一个生成器。它是一种惰性计算。
如：
def num(start, stop, increment):
while start < stop:
yield start
start += increment
a = num(1, 10, 1)
print('a:', a) # 此时执行的结果是：a: <generator object num at 0x00000228BAB18AC0>，生成了一个生成器对象
print('惰性计算第1次取值:', next(a))# 惰性计算，每次用next推动执行下一次
print('惰性计算第2次取值:', next(a))
print('惰性计算第3次取值:', next(a))
print('惰性计算第4次取值:', next(a))
print('惰性计算第5次取值:', next(a))
print('惰性计算第6次取值:', next(a))
print('惰性计算第7次取值:', next(a))
print('惰性计算第8次取值:', next(a))
print('惰性计算第9次取值:', next(a))# 一直到整个数据的最后一个数据，如果继续next，编译器会报错
# a: <generator object num at 0x00000228BAB18AC0>
# 惰性计算第1次取值: 1
# 惰性计算第2次取值: 2
# 惰性计算第3次取值: 3
# 惰性计算第4次取值: 4
# 惰性计算第5次取值: 5
# 惰性计算第6次取值: 6
# 惰性计算第7次取值: 7
# 惰性计算第8次取值: 8
# 惰性计算第9次取值: 9
函数里有了yield后，执行到yield就会停住，需要用next才会推动走下一步。所以生成器函数即使是有无限循环也没关系。
这样有个好处：节省内存空间和算力、有效规避了死循环带来的资源消耗。
3、打包和拆包
*atUserIds
# 拆包
在java里，交换两个变量的值，需要用到第三个变量，但是在Python中可以省去这个步骤。直接用下面的代码即可实现变量的交换：
a = 1
b = 2
a,b = b,a
这其实就是个打包和拆包的过程。
最简单的拆包操作：
tuple1 = (1, 2, 3) # 先定义一个元组
a,b,c = tuple1 # 把元组的数值拆到变量里。元组的值的个数和变量个数一致（也可以不一致，不一致的时候就需要用到*进行打包操作）。这就是拆包
print(a,b,c)
# 1 2 3
print(*tuple1) # 也可以直接用*拆出来打印
# 1 2 3
最简单的打包操作：
tuple2 = (4, 5, 6, 7, 8, 9)# 先定义一个元组
a,*b,c = tuple2 # a和c代表头和尾，中间的打包的变量b中。中间所有的值都赋值给b的操作，就是打包
print(a,b,c)
# 4 [5, 6, 7, 8] 9
# 可以看出，b的数据类型是list列表。
print(*tuple2)# 也可以直接用*拆出来打印
# 4 5 6 7 8 9
回归原题：
源代码里的[*atUserIds]这句话，可以拆成两步来看：
1、*atUserIds：把传入的生成器对象，拆包
2、[]：将拆包的结果放到了列表里
这句话相当于是：list(atUserIds)
最后
关于[*atUserIds]和list(atUserIds)的对比，再用一个直观的例子说一下。如下：
# 将生成器对象处理成列表：方法1
user_id_list = ['xiaoming','xiaohong','xiaohei','xiaolan','xiaolong']
atUserIds = (j for j in user_id_list)
list_a = list(atUserIds)
print("list_a:",list_a)
# list_a: ['xiaoming', 'xiaohong', 'xiaohei', 'xiaolan', 'xiaolong']
# 将生成器对象处理成列表：方法2
user_id_list = ['xiaoming','xiaohong','xiaohei','xiaolan','xiaolong']
atUserIds = (j for j in user_id_list)
gen_a =[*atUserIds]
print("gen_a:",gen_a)
# gen_a: ['xiaoming', 'xiaohong', 'xiaohei', 'xiaolan', 'xiaolong']
以上内容是查阅资料之后，亲自用Python3.9版本试验之后的结果。如有理解或者表述不到位的，还请指出。