python 生成器的理解和总结

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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 生成器的理解和总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 生成器

利用迭代器,我们可以在每次迭代获取数据(通过next()方法)时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时,关于当前迭代到的状态需要我们自己记录,进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态,并配合next()函数进行迭代使用,我们可以采用更简便的语法,即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。

2. 创建生成器方法1

要创建一个生成器,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 ( )

3. 创建生成器方法2

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

在使用生成器实现的方式中,我们将原本在迭代器__next__方法中实现的基本逻辑放到一个函数中来实现,但是将每次迭代返回数值的return换成了yield,此时新定义的函数便不再是函数,而是一个生成器了。简单来说:只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器

此时按照调用函数的方式使用生成器就不再是执行函数体了,而是会返回一个生成器对象,然后就可以按照使用迭代器的方式来使用生成器了

总结
使用了yield关键字的函数不再是函数,而是生成器。(使用了yield的函数就是生成器)
yield关键字有两点作用:
保存当前运行状态(断点),然后暂停执行,即将生成器(函数)挂起
将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回,此时可以理解为起到了return的作用
可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行,即唤醒生成器(函数)
Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值,而Python2中的生成器不允许使用return返回一个返回值(即可以使用return从生成器中退出,但return后不能有任何表达式)。

4. 使用send唤醒
我们除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外,还可以使用send()函数来唤醒执行。使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。

例子:执行到yield时,gen函数作用暂时保存,返回i的值; temp接收下次c.send("python"),send发送过来的值,c.next()等价c.send(None)

In [10]: def gen():
....: i = 0
....: while i<5:
....: temp = yield i
....: print(temp)
....: i+=1
....:

 














以上是关于python 生成器的理解和总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

关于Python的协程问题总结

python小结 函数(小白总结)&生成器&迭代器(定义)

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