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      python高级知识

      实现生成器的方法,生成器表达式,生成器函数yield,send

      2020-08-15 155赞 python中国网
      每篇文章努力于解决一个问题!python高级、python面试全套、操作系统经典课等可移步文章底部。

        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
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