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。

生成器 Generator

  什么是生成器?
    生成器是能够动态提供数据的可迭代对象
    生成器在程序运行时生成数据,与容器类不同,它通常不会在内存中保存大量的数据,而是现用现生成

  生成器有两种:
    生成器函数
    生成器表达式

  生成器函数
    含有yield语句的函数是生成器函数,此函数被调用将返回一个生成器对象
    注: yield翻译为(产生或生成)

  yield 语句
    语法:
      yield 表达式
    说明:
      yield 用于 def函数中,目的是将此函数作用生成器函数使用yield 用来生成数据,供迭代器的next(it) 函数使用

    说明:
      生成器函数的调用将返回一个生成器对象,生成器对象是一个可迭代对象
      生成器函数调用return会触发一个StopIteration异常,即生成数据结束

  生成器表达式
    语法:
      ( 表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式] )
    说明:
      if 子句可以省略
    作用:
      用推导式形式创建一个新的生成器

    示例:
      gen = (x**2 for x in range(1, 5))
      it = iter(gen)
      next(it) # 1
      next(it) # 4
      next(it) # 9
      next(it) # 16
      next(it) # StopIteration
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  列表推导式和生成器表达式的区别:
    推导式会创建容器,容器中已有数据
    生成器表达式创建的生成器没有数据,在调用时会自动生成

  示例:
    for x in [x**2 for x in range(1000000000000)]:
      print(x)

    for x in (x**2 for x in range(1000000000000)):
      print(x)
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  看下列函数的输出结果是什么?为什么?
  第一个程序
    L = [2, 3, 5, 7]
    A = [x * 2 for x in L]
    it = iter(A)
    print(next(it)) # 4
    L[1] = 333
    print(next(it)) # 6
  第二个程序
    L = [2, 3, 5, 7]
    A = (x * 2 for x in L)
    it = iter(A)
    print(next(it)) # 4
    L[1] = 333
    print(next(it)) # 666
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  迭代工具函数
  zip(iter1, iter2, ....) 返回一个zip生成器对象,此对象用于生成一个元组,此元组的数据分别来自于参数中的每个可迭代对象,生成元组的个数由最小的一个可迭代对象大小决定enumerate(iterable, start=0) 返回一个 enumerate生成器对象,此对象生成类型为(索引,值)对的元组,默认索引从0
开始,也可以用start指定

  zip

  numbers = [10086, 10000, 10010, 95588]
  names = [\'中国移动\', \'中国电信\', \'中国联通\']

  for t in zip(numbers, names):
    print(t) # 打印 (10086, \'中国移动\'), .....

  for num, name in zip(numbers, names):
    print(name, \'的客服电话是:\', num)

  for t in zip(names, numbers, range(1, 100)):
    print(t) # (\'中国移动\', 10086, 1), ...
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  enumerate.py

  names = [\'中国移动\', \'中国电信\', \'中国联通\']

  for t in enumerate(names):
    print(t) # (0, \'中国移动\'), (1, \'中国电信\') ....

  for t in enumerate(names, 1111):
    print(t)# (1111, \'中国移动\'), (1112, \'中国电信\') ....
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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

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