python 生成器 generator

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 生成器 generator相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、生成器定义

通过列表生成表达式,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。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?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。

1 >>> l = [x * x for x in range(10)]
2 >>> l
3 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
4 >>> g = (x * x for x in range(10))
5 >>> g
6 <generator object <genexpr> at 0x1013e0780>

二、表达式生成器

创建l和g的区别仅在于最外层的[]和(),l是一个list,而g是一个generator。可以直接打印出l的每一个元素,打印出g的每一个元素需要使用next()函数。

 1 >>> g = (x * x for x in range(10))
 2 >>> g
 3 <generator object <genexpr> at 0x1013e0780>
 4 >>> next(g)
 5 0
 6 >>> next(g)
 7 1
 8 >>> next(g)
 9 4
10 >>> next(g)
11 9
12 >>> next(g)
13 16
14 >>> next(g)
15 25
16 >>> next(g)
17 36
18 >>> next(g)
19 49
20 >>> next(g)
21 64
22 >>> next(g)
23 81
24 >>> next(g)
25 Traceback (most recent call last):
26   File "<stdin>", line 1, in <module>
27 StopIteration

generator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的错误。

 1 >>> g = (x * x for x in range(10))
 2 >>> for n in g:
 3 ...     print(n)
 4 ... 
 5 0
 6 1
 7 4
 8 9
 9 16
10 25
11 36
12 49
13 64
14 81

首先generator是可迭代对象,所以可以使用for in循环遍历。该遍历的本质是for in循环内部调用next()函数获取每一个元素,并且捕获StopIteration异常,结束遍历。

三、函数生成器

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。

 1 >>> def fib(max):
 2 ...     n, a, b = 0, 0, 1
 3 ...     while n < max:
 4 ...         yield b
 5 ...         a, b = b, a + b
 6 ...         n += 1
 7 ...     raise StopIteration(done)
 8 ... 
 9 >>> fib(6)
10 <generator object fib at 0x1013e0780>
11 >>> for i in fib(6):
12 ...     print(i)
13 ... 
14 1
15 1
16 2
17 3
18 5
19 8
20 >>> g = fib(6)
21 >>> while True:
22 ...     try:
23 ...         next(g)
24 ...     except StopIteration as e:
25 ...         print(e.value)
26 ...         break
27 ... 
28 1
29 1
30 2
31 3
32 5
33 8
34 done

 

以上是关于python 生成器 generator的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

发现一个python generator生成器特殊例子,理解了好久

Python--列表生成式(List Comprehensions)del语句和生成器(generator)

Generator

Generator - Python 生成器

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