Python高级教程-生成器
生成器(Generator)
通过列表生成式,可以直接创建一个列表。但是,受内存限制,列表的容量肯定是有限的。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,那么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)。
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:
>>> 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 0x0000000002680948>
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。
我么可以直接打印出list中的每一个元素,但是我们怎么打印出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:
>>> g.next() 0 >>> g.next() 1 >>> g.next() 4 >>> g.next() 9 >>> g.next() 16 >>> g.next() 25 >>>
当然,上面这种不断调用next()方法不实用,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
>>> g = (x*x for x in range(10)) >>> for n in g:print n0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
所以,我们创建一个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。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似的列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如,著名的斐波那契数列,除了第一个和第二个数外,任意一个数都可以由前两个数相加得到:
斐波那契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
def fib(max):n,a,b = 0,0,1while n < max:print ba , b = b,a+bn = n+1
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:
fib(7) 1 1 2 3 5 8 13
仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了菲波那切数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算后续任意的元素,这种逻辑其实非常雷士于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:
def fib(max):n,a,b = 0,0,1while n < max:yield ba , b = b,a+bn = n+1
generator和函数的执行流程不一样,函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回yield语句处继续执行。
例如:定义一个generator,依次返回数字1,3,5:
>>> def odd():print 'step1'yield 1print 'step2'yield 3print 'step3'yield 5>>> o = odd() >>> o.next() step1 1 >>> o.next() step2 3 >>> o.next() step3 5 >>> o.next()Traceback (most recent call last):File "<pyshell#86>", line 1, in <module>o.next() StopIteration >>>
可以看到,odd不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没哟yield可以执行了,所以第4次调用next()就报错
回到fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断,当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。
同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不用next()调用它,而是直接用for循环来迭代:
>>> for n in fib(6):print n1 1 2 3 5 8 >>>
总结
generator是非常强大的工具,在Python中,可以简单地把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。
要理解generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环,对于函数改成的generator,遇到return语句或者执行到函数体的最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束。
转载于:https://www.cnblogs.com/fangpengchengbupter/p/7754988.html
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