深入理解Python中的生成器

Posted 2022-12-06 dongmeima_coder

生成器(generator)概念

生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。

生成器语法

生成器表达式： 通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()
生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。

Python

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>>> gen = ( x * * 2 for x in range ( 5 ) ) >>> gen < generator object < genexpr > at 0x0000000002FB7B40 > >>> for g in gen : . . .    print ( g , end = '-' ) . . . 0 - 1 - 4 - 9 - 16 - >>> for x in [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] : . . .    print ( x , end = '-' ) . . . 0 - 1 - 2 - 3 - 4 - 5 -

生成器函数： 在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。

但是生成器函数可以生产一个无线的序列，这样列表根本没有办法进行处理。

yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。

下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数。

Python

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def odd ( ) :      n = 1      while True :          yield n          n += 2 odd_num = odd ( ) count = 0 for o in odd_num :      if count >= 5 : break      print ( o )      count += 1

当然通过手动编写迭代器可以实现类似的效果，只不过生成器更加直观易懂

Python

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class Iter :      def __init__ ( self ) :          self . start = - 1 Python协程深入理解 Python协程深入理解 深入理解 Python 中的上下文管理器 深入理解 Python 中的上下文管理器 Python协程深入理解（转） 深入理解Python中的元类(metaclass)