生成器

Posted 2021-01-16 ipython-201806

一、简介

• 生成器本质就是迭代器
• 生成器对象可以直接进行for循环

1. 生成器特点

• 省内存
• 惰性机制
• 只能向前，不能反复

2. 获取生成器获取方式

• 通过生成器函数
• 通过生成器表达式

二、生成器函数

1. yield

• 可以把函数分段运行
• 作用和return一样，也是返回数据

2. 普通函数与生成器函数区别

普通函数：

def func():
    print("111")
    return 222

ret = func()
print(ret)


结果：
111
222

生成器函数：

def func():
    print("111")
    yield 222

ret = func()
print(ret)



结果：
<generator object func at 0x0000018007451C50>

所以：

• 当函数中存在yield，那么这个函数就是一个生成器函数
• 当执行生成器函数时，实则为获取这个生成器

3. 获取生成器

def func():
    print("111")
    yield 222

ret = func()  # 获取到生成器

4. 执行生成器

• 通过__next__()

def func():
    print("111")
    yield 222

gener = func()
ret = gener.__next__()  # 打印 111，222返回给ret
print(ret)

当程序运行完最后一个yield，那么后面继续执行__next__()，程序会报错，但后面内容还会执行。

def func():
    print("111")
    yield 222
    print("333")
    yield 444
    print("555")

gener = func()
print(gener.__next__())  # 111 222
print(gener.__next__())  # 333 444
print(gener.__next__())  # 555 StopIteration

 

• 通过send()

    send()和__next__()一样都可以让生成器执行到下一个yield，但send()可以给上一个yield的位置变量传递值。当执行完最后一个yield，再继续执行send()时，程序报错，但还可给最后一个yield位置变量传递值。

def func():
    print("111")
    a = yield 222
    print("a = ", a)
    print("333")
    b = yield 444
    print("b = ", b)

gener = func()
gener.__next__()  # 111
print(gener.send("1"))  # a = 1 333 444
print(gener.send("2"))  # b = 2  StopIteration

 

 send和__next__()区别：

• send和__next__()都是让生成器向下走一次
• send可以给上一个yield的位置传递值，不能给最后一个yield发送值。在第一次执行生成器代码的时候不能使用send()

 5. 利用for循环获取生成器内部元素

def func():
    yield 111
    yield 222
    yield 333
    yield 444

gen = func()
for i in gen:
    print(i)


结果：
111
222
333
444

6. yield from

    可以直接把可迭代对象中的每一个数据作为生成器的结果进行返回

def gen():
    lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
    yield from lst


ret = gen()
for i in ret:
    print(i)


结果：
11
22
33
44
55
66

 

此时，上述代码相当于：

def gen():
    lst = [11, 22, 33, 44, 55, 66]
    yield lst[0]
    yield lst[1]
    yield lst[2]
    yield lst[3]
    yield lst[4]
    yield lst[5]


ret = gen()
for i in ret:
    print(i)

 

三、生成器表达式

1. 写法

• （结果 for 变量 in 可迭代对象 if 条件筛选）

gen = (i for i in range(10))
print(gen)  # <generator object <genexpr> at 0x000002CE52D91C50>

 

 2. 特点

• 本质是迭代器
• 省内存
• 惰性机制
• 只能向前，不能反复

3. 应用

1）list ()可把传递进来的数据转化成列表，list里面包含for循环

g = (i for i in range(10))

print(list(g))  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

2)

def func():
    print(111)
    yield 222

g = func()
g1 = (i for i in g)
g2 = (i for i in g1)

print(list(g)) # 111 [222]
print(list(g1)) # []
print(list(g2)) # []