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Python生成器(Generator)详解

2021-06-10 17:43:30 字号:

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。

简单生成器

要创建一个generator,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(),就创建了一个generator: 复制代码 代码如下: >>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x104feab40> 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。 我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?

如果要一个一个打印出来,可以通过generator的next()方法: 复制代码 代码如下: >>> g.next() 0 >>> g.next() 1 >>> g.next() 4 >>> g.next() 9 >>> g.next() 16 >>> g.next() 25 >>> g.next() 36 >>> g.next() 49 >>> g.next() 64 >>> g.next() 81 >>> g.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 我们讲过,generator保存的是算法,每次调用next(),就计算出下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。

当然,上面这种不断调用next()方法实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象: 复制代码 代码如下: >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print n ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()方法,而是通过for循环来迭代它。

带yield 语句的生成器

仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print b改为yield b就可以了: 复制代码 代码如下: def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator: 复制代码 代码如下: >>> fib(6)
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