python-生成器

Posted 2020-11-20 郭东东郭

1.列表生成式

需求：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 要求你把列表里的每个值加1

方式一：

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> for index,i in enumerate(a):
...     a[index] += 1
...
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

方式二：

a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
a = list(map(lambda x:x+1, a))

print(a)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

方式三： 列表生成式

>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>>

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2.python生成器

通过列表生成式，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。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们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。

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。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> L = [x*x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x000000000261B258>

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。

我们可以打印generator 中的每个元素 ,next(g)

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

generator 保存的是算法，每次调用next(g)计算并返回每个元素值，，直到最后一个元素后再next(g),会报StopIteration 的错；

因为generator是可迭代对象，所以我们可以使用 for 循环来处理：

>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> for i in g:
...     print(i)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
>>>

我们可以看到，for循环 g 不会在最后报错

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其实，range() 就是一个生成器

>>> range(1000000000)
range(0, 1000000000)
>>>

range(1000000000) 后，并没有打印出生成的列表，而是生成了一个公式算法，并没有生成这个列表，在我们真正使用的时候才会不断生成，当然这是在python3 中。

在python2中，range(10) 后，会把列表直接打印出来，但是python2.7中有一个 xrange(10) ,和python3中的 range()是一样的

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用函数写一个生成器

#斐波那契数列

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b， end=" ")
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return ‘done‘

fib(10) # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

改动一下，把print改为yield

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print("bofore yield......")
        yield b
        print("after yield.......")
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return ‘done‘

f = fib(10)  # turn fuction into a generator
# 无打印结果，未执行

next(f)  # bofore yield......

再 next(f)一下，

即

next(f)
next(f)

打印结果：

# bofore yield......
# after yield.......
# bofore yield......

注意：

• yield b ,把函数的执行过程冻结在这一步，并且把b的值 返回到外面的 next(f),这里可以把函数里面每一步的值返回出来，这一点很有用，在一些场景中可以利用
• 函数只要加 yidld,函数就会冻结，不再执行，然后生成一个生成器对象

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def range2(n):

    count = 0
    while count < n:
        print(‘count:‘,count)
        count += 1
        yield count #
    print(‘------‘)
    return ‘end........‘

new_range = range2(3)
n1 = next(new_range)
n2 = next(new_range)
n3 = next(new_range)
n4 = next(new_range)
print(n3)
print(n4)

打印结果：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/Python/python_learning/luffy/code/part2/函数/生成器4.py", line 18, in <module>
    n4 = next(new_range)
StopIteration: end........
count: 0
count: 1
count: 2
------

注意：只要函数中有 yield ,

1.函数名加() 就得到了一个生成器，

2.return在生成器中，代表生成器的终止，

3.在运行到最后的时候，就会报出异常,此时，return的内容会以 StopIteration: end........ 的异常方式反馈

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def range2(n):

    count = 0
    while count < n:
        print(‘count:‘,count)
        count += 1
        # yield count
        sign_str = yield count
        print(‘sign_str:‘,sign_str)
    print(‘------‘)
    return ‘end........‘

new_range = range2(3)
n1 = next(new_range)
print("do someting else...")
new_range.send("stop")

打印：

count: 0
do someting else...
sign_str: stop
count: 1

1.send，唤醒并继续执行

2.发送一个信息到生成器内部

我们可以根据send到生成器内部的内容做一些事情，比如：

def range2(n):

    count = 0
    while count < n:
        print(‘count:‘,count)
        count += 1
        # yield count
        sign_str = yield count
        if sign_str == ‘stop‘:
            break
    return ‘end........‘

new_range = range2(3)
n1 = next(new_range)
print("do someting else...")
new_range.send("stop")

打印：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/Python/python_learning/luffy/code/part2/函数/生成器6.py", line 19, in <module>
    new_range.send("stop")
StopIteration: end........
count: 0
do someting else...

newt(new_range) 实际上是发了一个 ‘None‘ 到生成器内部