python生成器讲解1

作者 : 开心源码 本文共2658个字,预计阅读时间需要7分钟 发布时间: 2022-05-12 共159人阅读

什么是生成器

我们可以用列表生成式很方便地创立一个列表,如以下代码:

In [1]: l = [ x*2 for x in range(5) ]In [2]: lOut[2]: [0, 2, 4, 6, 8]

假如要创立的是一个1000万个元素的列表呢?不可能用以上的方式,即便你的电脑性能强劲,内存足够使用,也不是这么使用来白费的。好比,你不可能使用一个大桶来装一茶杯的水。

怎么才能满足既能实现我们的需求,又不占使用大量的内存?假如储存的只是生成列表的算法,而不是具体的值,即可以实现了。

这种存储算法的数据结构就称为生成器。

创立生成器有以下几种方法

将列表生成式的[]改成()

In [3]: l = ( x*2 for x in range(5) )In [4]: lOut[4]: <generator object <genexpr> at 0x103ca38b8> # 生成器

打印生成器看到的只是数据类型,而不是具体的值。需要用next()函数取得生成器的下一个返回值

In [5]: next(l)Out[5]: 0In [6]: next(l)Out[6]: 2In [7]: l.__next__()Out[7]: 4

next() 与 生成器的 next() 方法作使用相同

假如 next() 超出了生成器的数据范畴,会怎么?

In [9]: next(l)Out[9]: 6In [10]: next(l)Out[10]: 8In [11]: next(l)---------------------------------------------------------------------------StopIteration                             Traceback (most recent call last)<ipython-input-11-cdc8a39da60d> in <module>()----> 1 next(l)StopIteration:

当超出生成器的计算范畴,会抛出 StopIteration 异常

假如生成器的数据是使用 next() 一个个调使用,那会让人无比烦躁,而且还得谨防 StopIteration 异常。实际开发中,我们是使用 for 去循环调使用生成器

In [15]: l = ( x*2 for x in range(5) )In [16]: for x in l:    ...:     print(x)    ...:02468

使用 yield 创立生成器

生成斐波拉契函数

In [18]: def fib(times):    ...:     n = 0    ...:     a, b = 0, 1    ...:     while n < times:    ...:         print(b)    ...:         a, b = b, a+b    ...:         n += 1    ...:     return 'done'    ...:    ...:In [19]: fib(5)11235Out[19]: 'done'In [20]: def fib(times):    ...:     n = 0    ...:     a, b = 0, 1    ...:     while n < times:    ...:         yield(b) # 将print改为yield, 函数就成为了生成器    ...:         a, b = b, a+b    ...:         n += 1    ...:     return 'done'    ...:    ...:In [21]: F = fib(5)In [22]: next(F)Out[22]: 1In [23]: next(F)Out[23]: 1In [24]: next(F)Out[24]: 2In [25]: next(F)Out[25]: 3In [26]: next(F)Out[26]: 5In [27]: next(F)---------------------------------------------------------------------------StopIteration                             Traceback (most recent call last)<ipython-input-27-372178f5f53b> in <module>()----> 1 next(F)StopIteration: doneIn [28]: FOut[28]: <generator object fib at 0x103ca3570> # 生成器

用for循环迭代生成器

In [7]: for x in fib(5):   ...:     print(x)   ...:11235

for循环调使用能将结果输出,可是并没有捕获到fib()的return值。返回值其实是包含在StopIteration的value中,因而必需捕获StopIteration异常

In [8]: F = fib(5)In [9]: while True:   ...:     try:   ...:         x = next(F)   ...:         print(x)   ...:     except StopIteration as e:   ...:         print('返回值是:%s' %e.value)   ...:         break   ...:11235返回值是:done

yield的执行流程

In [20]: def fib(times):    ...:     n = 0    ...:     a, b = 0, 1    ...:     while n < times:    ...:         print('%s_before_yield' %n)    ...:         yield(b) # 将print改为yield, 函数就成为了生成器    ...:         print('%s_after_yield' %n)    ...:         a, b = b, a+b    ...:         n += 1    ...:     return 'done'    ...:    ...:In [21]: F = fib(5)In [22]: next(F)0_before_yield Out[22]: 1 # 执行到yield, 程序停住,不再往下执行,并记住当前的执行位置In [23]: next(F)0_after_yield1_before_yieldOut[23]: 1 # 从上一处的停顿往下继续执行,同样到yield处继续停住In [24]: next(F)1_after_yield2_before_yieldOut[24]: 2In [25]: next(F)2_after_yield3_before_yieldOut[25]: 3In [26]: next(F)3_after_yield4_before_yieldOut[26]: 5In [27]: next(F) # 超出生成器的范围报错4_after_yield---------------------------------------------------------------------------StopIteration                             Traceback (most recent call last)<ipython-input-27-372178f5f53b> in <module>()----> 1 next(F)StopIteration: done

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