详解Python中的生成器表达式(generator expression)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了详解Python中的生成器表达式(generator expression)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
介绍
1、生成器表达式(generator expression)也叫生成器推导式或生成器解析式,用法与列表推导式非常相似,在形式上生成器推导式使用圆括号(parentheses)作为定界符,而不是列表推导式所使用的方括号(square brackets)。
2、与列表推导式最大的不同是,生成器推导式的结果是一个生成器对象。生成器对象类似于迭代器对象,具有惰性求值的特点,只在需要时生成新元素,比列表推导式具有更高的效率,空间占用非常少,尤其适合大数据处理的场合。
3、使用生成器对象的元素时,可以根据需要将其转化为列表或元组,也可以使用生成器对象的next()方法或者内置函数next()进行遍历,或者直接使用for循环来遍历其中的元素。但是不管用哪种方法访问其元素,
只能从前往后正向访问每个元素,不能再次访问
4、已访问过的元素,也不支持使用下标访问其中的元素。当所有元素访问结束以后,如果需要重新访问其中的元素,必须重新创建该生成器对象,enumerate、filter、map、zip等其他迭代器对象也具有同样的特点。
#1、创建生成器对象 g = ((i+2)**2 for i in range(10)) print g #<generator object <genexpr> at 0x0000000003517798> #2、将生成器对象转换为元组 a = tuple(g) print a #(4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121) #3、生成器对象已遍历结束,没有元素了 print list(g) #[] #4、重新创建生成器对象 g = ((i+2)**2 for i in range(10)) #5、使用生成器对象的next()方法获取元素 print g.next() # 4 print g.next() # 9 # 6、使用函数next()获取生成器对象中的元素 print next(g) # 16 g = ((i+2)**2 for i in range(10)) #7、使用循环直接遍历生成器对象中的元素 for item in g: print item #8、 filter对象也具有类似的特点 x = filter(None, range(20)) print x # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] #9、map对象也具有类似的特点 x = map(str, range(20)) print x # [‘0‘, ‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘, ‘9‘, ‘10‘, ‘11‘, ‘12‘, ‘13‘, ‘14‘, ‘15‘, ‘16‘, ‘17‘, ‘18‘, ‘19‘]
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