Python浅析生成器generator的使用
作者:Flyme 发布时间:2023-09-02 16:58:40
一、创建生成器
通过列表⽣成式,我们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。
⽽且,创建⼀个包含100万个元素的列表,不仅占⽤很⼤的存储空间,如果我们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。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?
# 列表生成式
lst = [i for i in range(10)]
print(lst)
print(type(lst))
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# <class 'list'>
1.创建生成器的方式1
生成式
g = (i for i in range(10))
print(g)
print(type(g))
# <generator object <genexpr> at 0x00000190CC886350> g是一个生成器对象
# <class 'generator'> g的类型是生成器
这样就不必创建完整的list,从⽽节省⼤量的空间。在Python中,这种⼀边循环⼀边计算的机制,称为⽣成器:generator。
创建 列表 和 生成器 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) , lst 是⼀个列表,⽽ g 是⼀个⽣成器。我们可以直接打印出 lst 的每⼀个元素,但我们怎么打印出 g 的每⼀个元素呢?如果要⼀个⼀个打印出来,可以通过 next() 函数获得⽣成器的下⼀个返回值:
print(next(g)) # 0
print(next(g)) # 1
print(next(g)) # 2
print(next(g)) # 3
print(next(g)) # 4
print(next(g)) # 5
print(next(g)) # 6
print(next(g)) # 7
print(next(g)) # 8
print(next(g)) # 9
print(next(g)) '''
Traceback (most recent call last):
File "E:/Python Project/直播答疑/5.生成器.py", line 47, in <module>
print(next(f))
StopIteration '''
也可以通过for-in循环打印出来
for i in g:
print(i)
'''
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
'''
⽣成器保存的是算法,每次调⽤ next(g) ,就计算出 g 的下⼀个元素的值,直到计算到最后⼀个元素,没有更多的 元素时,抛出 StopIteration 的异常。 当然,这种不断调⽤ next() 实在是太繁琐了,虽然是点一次出现一次,但正 确的⽅法是使⽤ for 循环,因为⽣成器也是可迭代对象。 所以,我们创建了⼀个⽣成器后,基本上永远不会调⽤ next() ,⽽是通过 for 循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration 异常。 所以,我们创建了一个生成器后,基本上不会调用 next() ,而是通过 for 循环来迭代它,并且不需要关心 StopIteration 的错误。generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的 for 循环无法实 现的时候,还可以用函数来实现。比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个 数都可由前两个数相加得到: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ... 斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易: 代码如下
# 定义一个斐波那契函数
def fib(times):
# 初始化
n = 0
a, b = 0, 1
while n < times:
print(b)
a, b = b, a+b
n += 1
fib(6)
'''
1
1
2
3
5
8
'''
仔细观察,可以看出,fifib_a函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。 也就是说,上面的函数generator仅一步之遥。要把 fib 函数变 成generator,只需要把 print(b) 改为 yield(b) 就可以了:
2.创建生成器的方式2
yield
def fib(times):
# 初始化
n = 0
a, b = 0, 1
while n < times:
yield b
a, b = b, a+b
n += 1
f = fib(6)
print(f)
# <generator object fib at 0x00000197C5E56350>
# f 是一个生成器对象
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
'''
1
1
2
3
5
8
'''
print(next(f))
'''
Traceback (most recent call last):
File "E:/Python Project/直播答疑/5.生成器.py", line 47, in <module>
print(next(f))
StopIteration
'''
在上⾯fifib 的例⼦,我们在循环过程中不断调⽤ yield ,就会不断中断。当然要给循环设置⼀个条件来退出循环,不然就会产⽣⼀个⽆限数列出来。同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会⽤ next() 来获取下⼀个返 回值,⽽是直接使⽤ for 循环来迭代:
def fib(times):
# 初始化
n = 0
a, b = 0, 1
while n < times:
yield b
a, b = b, a+b
n += 1
f = fib(6)
for i in f:
print(i)
'''
1
1
2
3
5
8
'''
二、遍历生成器的方式
1.通过next()函数
2.通过循环打印 for- in
3.objict内置的__next__()方法
4.send() 方法,生成器的第一个值必须是send(None),后面没有限制
# 创建一个生成器
g = (i for i in range(10))
print(next(g))
print(next(g))
# 0
# 1
print(g.__next__())
print(g.__next__())
# 2
# 3
print(g.send(None))
print(g.send(''))
print(g.send(1))
# 4
# 5
# 6
for i in g:
print(i)
'''
7
8
9
'''
三、总结
⽣成器是这样⼀个函数,它记住上⼀次返回时在函数体中的位置。对⽣成器函数的第⼆次(或第 n 次)调⽤跳转⾄该函数中间,⽽上次调⽤的所有局部变量都保持不变。 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。 ⽣成器的特点:
'''
1. 节约内存
2. 迭代到下⼀次的调⽤时,所使⽤的参数都是第⼀次所保留下的,在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
'''
来源:https://aweia.blog.csdn.net/article/details/125381973
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