Python小白学习之路（二十二）—生成器

Posted 2021-01-26 小伙郭

 

一.什么是生成器？

生成器可以理解成是一种数据类型，特殊地是生成器可以自动实现迭代器协议
其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法
所以换种说法，生成器就是可迭代对象

！回忆：很重要的迭代器协议

对象必须提供一个 next 方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，
要么就引起一个Stoplteration异常，以终止迭代（只能往后走不能往前退）

二.生成器的分类（两类）

python中生成器的表现形式
python中提供生成器的方式

一类是生成器函数；另一类是生成器表达式

 

第一类：关于生成器函数

• 与常规函数定义相同。但是返回值时使用yield而不是return。
• yield语句一次返回一个结果，可以进行多次返回（而return只能返回一次）
• yield每次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态（其实就是记住我函数执行到哪一行了）

#举例：
def test ():
    yield 1
g = test()      #并不会执行test（）函数，需要通过 g.__next__()方法来触发生成器函数执行
print(g) 
print(g.__next__())

#执行结果
<generator object test at 0x0051AA70>
1

 

在说生成器表达式之前，补充三元表达式和列表解析

三元表达式：(顾名思义，就是有三个元素呗)

以前我们是这么写程序的：

name = \'alex\'
if name == \'alex\':
    print(\'Ok\')
else:
    print(\'Not ok\')

利用三元表达式我们是这么写程序的：

name = \'alex\'
res = \'Ok\' if name == \'alex\' else \'Not ok\'  #三元表达式
print(res)
#执行结果
Ok

（每一圈为一个元）

 

列表解析：

列表解析式的语法格式为：

• [i操作 for i in 列表 if 表达式1 and 表达式2]
• （其实就是用中括号[]将三元表达式框起来）

举例理解：
#我要通过程序下10个鸡蛋
#以前我是这么写的

egg_list = []
for i in range(10):
    egg_list.append(\'鸡蛋%s\' %i)
print(egg_list)
#执行结果
[\'鸡蛋0\', \'鸡蛋1\', \'鸡蛋2\', \'鸡蛋3\', \'鸡蛋4\', \'鸡蛋5\', \'鸡蛋6\', \'鸡蛋7\', \'鸡蛋8\', \'鸡蛋9\']

#通过列表解析式我是这么写程序的

l0 = [ \'鸡蛋%s\' %i for i in range(10) ]
print(l0)
#执行结果
[\'鸡蛋0\', \'鸡蛋1\', \'鸡蛋2\', \'鸡蛋3\', \'鸡蛋4\', \'鸡蛋5\', \'鸡蛋6\', \'鸡蛋7\', \'鸡蛋8\', \'鸡蛋9\']

l1 = [ \'鸡蛋%s\' %i for i in range(10) if i < 5 ]
print(l1)
#执行结果
[\'鸡蛋0\', \'鸡蛋1\', \'鸡蛋2\', \'鸡蛋3\', \'鸡蛋4\']

l2 = [ \'鸡蛋%s\' %i for i in range(10) if i < 3 or i > 7]
print(l2)
#执行结果
[\'鸡蛋0\', \'鸡蛋1\', \'鸡蛋2\', \'鸡蛋8\', \'鸡蛋9\']

 

总结：列表解析式优缺点
优点：取值方便（如果列表的长度较小时使用列表解析会很方便，）
缺点：如果列表的长度很大的时候，使用列表解析会占用很多的内存资源，此时可以使用生成器表达式来节省内存资源

 

第二类：关于生成器表达式

 

生成器表达式：（就是将列表解析式的中括号变成圆括号）

#举例：
l0 = (\'鸡蛋%s\' %i for i in range(10))
print(l0)
print(l0.__next__())
print(l0.__next__())
print(l0.__next__())

#执行结果
<generator object <genexpr> at 0x0045AA70>
鸡蛋0
鸡蛋1
鸡蛋2

 

小结：
1.将列表解析式的 [] 换成 () 得到的就是生成器表达式
2.列表解析式与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存
3.python使用迭代器协议让 for 循环变得更加通用。大部分内置函数也是使用迭代器协议来访问对象的

举例：

sum 函数

sum(x ** 2 for x in range(4))  #sum 直接按照迭代器协议访问对象（类比for循环）

 

sum([x ** 2 for x in range(4)])  #所以并不需要将对象 x ** 2 for x in rang(4) 加上一个中括号变成列表解析式，将所有的值取出来构成一个列表再进行求和运算

 

三、通过两段程序代码来感受一下生成器的优势  

 

#今天所举得列子不是下蛋就是吃包子（视频课上老师就是这么讲的）
#我也深深的怀疑
#为什么老师这么钟爱吃包子和下鸡蛋

 

#下蛋程序一：
def xiadan():
    res = []
    for i in range(10000):
        res.append(\'鸡蛋%s\' %i)
    return res
print(xiadan())

#缺点一：占用空间较大
#缺点二：效率低    

 

#下蛋程序二：
def xiadan():
for i in range(10000):
    yield \'鸡蛋%s\' %i
lmj = xiadan()
print(lmj.__next__())

 

#第一段程序是一旦执行 xiadan()这个函数，先下了10000个鸡蛋来占用内存空间，在去执行其他操作
#第二段程序是通过生成器函数yield来返回我所需要的鸡蛋，我边用（通过__next__() 触发生成器函数）鸡蛋，边下鸡蛋

 

以生成器函数为例，对生成器进行总结

• 语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义

差别在于生成器使用yield语句进行返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值

• 自动实现迭代器协议：对于生成器，python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代器背景中

由于生成器自动实现了迭代器协议，所以我们可以直接调用它的next方法，并且在没有值可以返回的时候生成器自动生成Stoplteration异常

• 状态挂起：生成器使用yield语句返回一个值。yield 语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行

优点一：
生成器的好处就是延迟计算，一次返回一个结果。也就是说它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量
处理非常有用（前面下鸡蛋的例子）

优点二：
生成器还能提高代码可读性

1.使用生成器以后，代码行数更少（在保证代码可读性的前提下，代码行数越少越好）
2.不适用生成器，对于每次结果，我们首先看到的是result.append(index),其次才是index
也就是说，我们每次看到的，是一个列表的append操作，只是append的是我们想要的结果。
使用生成器的时候，直接yield index，少了列表的append操作的干扰，我们一眼能够看出，代码是要进行什么操作。

 

四、触发生成器执行的三种方式

• • 方式一：__next__()
  • 方式二：next()
  • 方式三：send()

#举例：

def xiadan():
    for i in range(10000):
    yield \'鸡蛋%s\' %i

g = xiadan()
print(g.__next__())
print(next(g))
print(g.send(None))

#执行结果
鸡蛋0
鸡蛋1
鸡蛋2

 

关于 send() 总结来源于一下文章并且结合自己的理解
看到一篇关于 yield 总结特别好的文章
链接：https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/8635777.html

send()必须传一个参数，可为 None 或者 其他值

 

作用：

1. yield相当于return ，控制的是函数的返回值
2. x = yield的另外一个特性，接受send传过来的值，赋值给 x

举例理解：

def test():
    print(\'开始执行函数\')
    first = yield
    print(\'第一次\', first)
    second = yield
    print(\'第二次\', second)
    yield
g = test()
print(next(g))
print(g.send(1))
print(g.send(2))

 

#程序执行过程分析
# 1.程序开始执行以后，因为test函数中有yield关键字，所以test函数并不会真的执行，而是先得到一个生成器g.
# 2.直到调用next方法，test函数正式开始执行，先执行test函数中的print方法，打印开始执行函数。然后执行first = yield
# 3.程序遇到yield关键字，程序暂停，此时next(g)语句执行完成，打印next(g)执行结果，即yield传回的结果，为None
# 4.程序执行g.send(1)，程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把1这个值传递给yield
# 5.yield接收到send方法传递过来的值，然后由yield赋值给first变量
# 6.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次遇到yield关键字，程序暂停，此时g.send(1)语句执行完成，打印g.send(1)执行结果，即yield传回的结果，为None
# 7.程序执行g.send(2)，程序会从yield关键字那一行继续向下运行，send会把2这个值传递给yield
# 8.yield接收到send方法传递过来的值，然后由yield赋值给second变量
# 9.由于send方法中包含next()方法，所以程序会继续向下运行执行print方法，然后再次遇到yield关键字，程序暂停，此时g.send(2)语句执行完成，打印g.send(2)执行结果，即yield传回的结果，为None

 

 

写在后面：

珍爱眼睛  远离电子产品

从上了研究生阶段  眼睛就开始有虹膜炎

隔段时间就来打扰我

不能看电脑不能看手机不能看强光

还拼命流眼泪

我也真是佩服自己

正好这个阶段我就在看书学python  也抽时间看了 许三观卖血记

文学素养还是要培养的

我要做祖国新时代的四有新人  有文化 有道德 有。。。还有什么来着

哈哈

爱吃火锅的人运气不会太差

爱吃火锅的人怎么可能轻易放弃