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实现生成器的方法,生成器表达式,生成器函数yield,send

2020-08-15 82赞 python中国网
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  一、什么是生成器

  通过列表生成式可以直接创建一个列表。但是受到内存限制,列表容量肯定是有限的。如果创建一个非常大的列表比如包含100万个元素内存空间可能就不足,而且操作系统未必会允许这样操作!即使有这么大的列表,一开始如果只用前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

  如果列表元素可以按照某种算法推算出来,用一个就生成一个,这样就不必创建完整的list,从而节省空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制称为生成器:generator。生成器保存的是一套生成元素的算法!当你用的时候才去生成元素。

  二、创建生成器

  1.把列表生成式的[]改成()实现生成器

# -*- coding: utf-8 -*-


L = [ x*2 for x in range(5)]
G = ( x*2 for x in range(5))  # 生成器
print(L)
print(G)

[0, 2, 4, 6, 8]
<generator object  at 0x000001E097C5A2B0>


  python中一切皆对象,生成器也是一个对象!如何通过生成器输出值呢?可以通过next()方法,可以通过生成器对象的__next__()方法,这两种方式都是调用一次产生一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。依次输出生成器全部元素则直接用for循环输出。

# -*- coding: utf-8 -*-


G = ( x*2 for x in range(3))  # 生成器
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G))
# print(next(G)) # 此时会报错StopIteration
print('-----------------')

G = ( x*2 for x in range(3))  # 生成器
print(G.__next__())
print(G.__next__())
print(G.__next__())

print('-----------------')

G = ( x*2 for x in range(3))  # 生成器
for i in G:
    print(i)
0
2
4
-----------------
0
2
4
-----------------
0
2
4

  2.函数内部加yield关键字实现生成器

  只要在函数内加关键字yield,无论在什么位置,无论有几个yield,这个函数就会成为生成器函数!此时调用函数并不会执行函数而是返回一个生成器对象。

# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    for i in range(num):
        print(i)
    yield 7

obj = test(3)
print(obj)
<generator object test at 0x0000023FCA03B518>


  函数中yield出现几次则生成器中就有几个元素。函数内部遇到yield就会返回yield后面的值,如果yield后面没有值,则默认为None,函数此时则处于暂停状态,下一次调用该生成器函数会从暂停的位置继续往下执行。要是想直接遍历出生成器中的元素则用for循环。

# ‐*‐ coding: utf‐8 ‐*‐

def aaa():
    yield  # yield没有返回值
    yield 2
gen = aaa()
ret = next(gen)
print(ret)

ret2 = next(gen)
print(ret2)
None
2


# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    yield 7 # 启动生成器输出一个元素后代码会暂停于此处,下面的代码不会执行
    for i in range(num):
        print(i)

obj = test(3)

value = next(obj)
print('yield的返回值',value)

yield的返回值 7

# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    yield 7
    for i in range(num):
        print(i)
    yield 8
    for i in range(num):
        print('a')
    yield 9

obj = test(3)

value = next(obj) # 第1次函数暂停到yield 7
print('yield的返回值',value)

value = next(obj) # 第2次函数从yield 7后面开始执行,暂停到yield 8
print('yield的返回值',value)

value = next(obj) # 第3次函数从yield 8后面开始执行,暂停到yield 9
print('yield的返回值',value)

yield的返回值 7
0
1
2
yield的返回值 8
a
a
a
yield的返回值 9

# -*- coding: utf-8 -*-

def test(num):
    yield 7
    for i in range(num):
        print(i)
    yield 8
    for i in range(num):
        print('a')
    yield 9

obj = test(3)

for value in obj:
    print('生成器中value',value)

生成器中value 7
0
1
2
生成器中value 8
a
a
a
生成器中value 9


  send函数稍微有些复杂,详情可以查看生成器send()详解

  生成器总结:

  生成器函数就像是一个可以暂停的函数,暂停的时候它记住执行的位置。对生成器函数的第二次(或第n次)调用跳转至该函数位置继续执行,而上次调用的所有局部变量都保持不变。

  并且下一次的调用生成器时,所使用的参数都是第一次所保留下的,即整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的,而不是新创建的。

  生成器不仅“记住”了它数据状态;生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中,这种构造不只是数据值)中的位置,这为协程的实现打下了基础。

文章评论

实现生成器的方法,生成器表达式,生成器函数yield,send文章写得不错,值得赞赏