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python基础教程之生成器
当列表包含非常多元素时,会占用大量存储空间,而如果仅需访问前面几个元素,则后面绝大多数元素占用的空间都被浪费了
如果列表元素可以按照某种算法推算出来,则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
在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(generator)
通过定义可知,generator保存的不是数据,而是获得元素的算法
创建生成器有两种方式
1) 简单地把列表生成式改成generator,就是创建列表时,将[]修改为()
2) 通过函数实现复杂逻辑的generator,函数体内使用yield语句
生成器工作原理
当使用for循环时,在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环
当使用next()时,调用一次next,生成器计算出下一个元素,只到生成器无法计算出下一个值并报Iteration错误
生成器与普通函数区别
普通函数:每调用一次,都会从函数体第一行代码开始执行,直到最后遇到return语句或最后一行,返回结果
生成器函数:每调用一次,第一次执行会从函数第一行代码开始执行,遇到yield语句返回,后续代码不会执行
当再次调用时,会接着上次执行的yield语句后开始执行,直到遇到下一个yield语句返回,后续代码不会执行
以此类推,直到遇到最后一个yield语句并返回
此时,如果使用的是for循环迭代的,则生成器正常结束,如果使用的是next()迭代的,会报错
实际上生成器返回的是一个generator对象
使用示例:
创建列表方式创建生成器
L = [x * x for x in range(10)] g = (x * x for x in range(10)) #创建列表和生成器的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator
next()迭代生成器
next(g) #输出:0 next(g) #输出:1 next(g) #输出:4 next(g) #输出:9 ... next(g) #输出:StopIteration, #generator保存的是算法,每次调用next(g),generator就计算出下一个元素的值,直到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误
for循环迭代生成器
g = (x * x for x in range(10)) for n in g: print(n) #for循环体内没有调用next方法,因此不用担心报StopIteration错误 #函数变成generator后,基本上不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代
函数实现生成器
如果一个函数定义中包含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
def odd(): #odd不是普通函数,而是generator yield 1 yield 3 yield 5 o = odd() #调用该generator时,首先要生成一个generator对象,然后用next()函数不断获得下一个返回值 next(o) #输出:1,第1次调用next,执行odd()函数的yield 1并返回1,后面的yield 3和yield 5不执行 next(o) #输出:2,第2次调用next,直接执行odd()函数的yield 3,后面的yield 5不执行,并返回2 next(o) #输出:3,第3次调用next,直接执行odd()函数的yield 5,并返回5 next(o) #输出:报StopIteration错误,第4次调用next,发现odd()函数没有其他yield值,并报StopIteration错误
斐波那契数列实现
生成器函数定义
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: #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 yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'
迭代斐波那契数列
for n in fib(6): print(n) #用for循环调用generator时,是无法得到generator的return语句返回值的,因为生成器只能得到yield值 #输出: 1 # 1 # 2 # 3 # 5 # 8
迭代斐波那契数列,同时输出生成器的return值
g = fib(6) while True: try: x = next(g) print('g:', x) except StopIteration as e: print('Generator return value:', e.value) #想要拿到return语句返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中 break #输出: g: 1 # g: 1 # g: 2 # g: 3 # g: 5 # g: 8 # Generator return value: done