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  • PythonI/O进阶学习笔记_9.python的生成器

参考视频
 https://www.xin3721.com/eschool/pythonxin3721/
content:
1. 什么是生成器
2. 生成器的实现
3. 生成器的应用
 
一.生成器简介
1.什么是生成器
    在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。
    跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
可以看到,普通函数就是返回的return,而生成器函数是生成了一个生成器对象。
 
为什么能和普通函数不一样返回生成器对象?
因为在python在运行之前进行编译成字节码。发现了yield关键字,所以在编译的时候就定义了。
生成器对象,实际上也是实现了我们的迭代协议的。
 
为啥会用到生成器?    
 简单举个例子:
    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。如果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。
    如果列表元素能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。
 
生成器在python中的设计使用
实现了延迟求值和惰性求值,也是后面协程实现的基础。
 
2.生成器怎么用
例子:实现斐波拉契数列
复制代码
#input
def fib(x):
    if x<3:
        return 1
    else:
        return fib(x-1)+fib(x-2)
 
def fib2(x):
    n=0
    last=1
    sum=0
    while n<x:
        yiled last 
        sum,last=last,sum+last
        n=n+1
 
if __name__=="__main__":
    f=fib(6)
    print(f)
    f2=fib2(6)
    for i in f2:
        print(i)
    pass
 
#output
8
1
1
2
3
5
8
复制代码

 

二. 生成器的实现
生成器其实用起来还是比较简单的,但是不理解原理的时候,用的时候是不是虚虚的。
 
1.python函数的工作原理
python解释器实际上是用c来写的。解释器会用C实现的函数(PyEval_EvalFramEx)去执行函数。
这个 PyEval_EvalFramEx 首先会创建一个栈帧(Stack Frame)对象,就是那种记录上下文的堆栈。注意python里一切皆对象哦。
然后会将代码也变成字节码对象。查看一个函数的字节码:
复制代码
#input
def foo():
    bar
def bar():
    pass
import  dis
print(dis.dis(foo))
 
#output:
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (bar)
              2 POP_TOP
              4 LOAD_CONST               0 (None)
              6 RETURN_VALUE
None
复制代码
在调用函数之前,会创建那个栈帧对象,然后在上下文中,运行这个全局唯一的字节码。
当foo调用bar的时候,又会创建一个栈帧,然后将bar的控制权交给foo的栈帧对象。
所有栈帧都是分配在堆内存(不去释放,就一直在内存中)上,这就决定了栈帧可以独立于调用者存在。
 
什么意思呢?
就是在foo函数退出之后,我们仍然可以找到之前调用过的foo,或者它的子函数bar的栈帧,并没有和静态语言一样函数运行完了之后就被释放。