python的生成器详解
1. 生成器定义
在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
2. 为什么要有生成器
列表所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。
如:仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
如果列表元素按照某种算法推算出来,那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。
简单一句话:我又想要得到庞大的数据,又想让它占用空间少,那就用生成器!
3.如何创建生成器
第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
>>> L = [x * xforxinrange(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * xforxinrange(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。
方法二, 如果一个函数中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator。调用函数就是创建了一个生成器(generator)对象。
4. 生成器的工作原理
(1)生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法,工作原理就是通过重复调用next()方法,直到捕获一个异常。
(2)带有 yield 的函数不再是一个普通函数,而是一个生成器generator。
可用next()调用生成器对象来取值。next 两种方式 t.__next__() | next(t)。
可用for 循环返回值(每执行一次,取生成器里面一个值)
(基本上不会用next()来下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代)。
(3)yield相当于 return 返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代时,代码从yield的下一条语句开始执行。
(4).send() 和next()一样,都能让生成器继续往下走一步(下次遇到yield停),但send()能传一个值,这个值作为yield表达式整体的结果
——换句话说,就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值,a = yield 5,第一次迭代到这里会返回5,a还没有赋值。第二次迭代时,使用.send(10),那么,就是强行修改yield 5表达式的值为10,本来是5的,那么a=10
感受下yield返回值的过程(关注点:每次停在哪,下次又开始在哪)及send()传参的通讯过程,
思考None是如何产生的(第一次取值:yield 返回了 i 值 0,停在yield i,temp没赋到值。第二次取值,开始在print,temp没被赋值,故打印None,i加1,继续while判断,yield 返回了 i 值 1,停在yield i):
好了,话不多说,翠花,上栗子:
#encoding:UTF-8
def yield_test(n):
for i in range(n):
yield call(i)
print("i=",i)
print("Done.")
def call(i):
return i*2
for i in yield_test(5):
print(i,",")
结果:
>>>
0 ,
i= 0
2 ,
i= 1
4 ,
i= 2
6 ,
i= 3
8 ,
i= 4
Done.
>>>
理解的关键在于:下次迭代时,代码从yield的下一条语句开始执行。
5. 总结:
什么是生成器?
生成器仅仅保存了一套生成数值的算法,并且没有让这个算法现在就开始执行,而是我什么时候调它,它什么时候开始计算一个新的值,并给你返回。
练习题:
def count_down(n):
whilen >= 0:
newn =yield n
print('newn', newn)
if newn:
print('if')
n = newn
print('n =', n)
else:
n -= 1
cd = count_down(5)
for i in cd:
print(i,',')
ifi == 5:
cd.send(3)
结果:
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