python 生成器_python 生成器 - 刘江的python教程

生成器

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评论：7

前面我们已经好几次提到了生成器的概念。这里对其简要介绍一下。

有时候，序列或集合内的元素的个数非常巨大，如果全制造出来并放入内存，对计算机的压力是非常大的。比如，假设需要获取一个10**20次方如此巨大的数据序列，把每一个数都生成出来，并放在一个内存的列表内，这是粗暴的方式，有如此大的内存么？如果元素可以按照某种算法推算出来，需要就计算到哪个，就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，而不必创建完整的元素集合，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算出元素的机制，称为生成器：generator。

前面我们说过，通过圆括号可以编写生成器推导式：

>>> g = (x * x for x in range(1, 4))

>>> g

at 0x1022ef630>

可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，这点和迭代器非常相似：

>>> next(g)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

next(g)

StopIteration

但更多情况下，我们使用for循环。

for i in g:

print(i)

除了使用生成器推导式，我们还可以使用yield关键字。

在 Python中，使用yield返回的函数会变成一个生成器（generator）。

在调用生成器的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。

# 斐波那契函数

def fibonacci(n):

a, b, counter = 0, 1, 0

while True:

if counter > n:

return

yield a # yield让该函数变成一个生成器

a, b = b, a + b

counter += 1

fib = fibonacci(10) # fib是一个生成器

print(type(fib))

for i in fib:

print(i, end=" ")

评论总数： 7

“在调用生成器的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值”

这句话没看懂啊！

用户6631187905 On

2020年8月21日 19:32

一脸懵逼，直接跳过了

MANCHESTERfcc On

2019年10月18日 13:13

蒙了

学以致用站颠疯 On

2018年4月28日 22:33

在调用生成器的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。

海上有个树荫_hhh On

2018年3月11日 16:35

这句话让我蒙了

用户5888865032

海上有个树荫_hhh

2019年4月1日 17:28

我理解就是：按照算法计算出一个值，并返回给用户，等下一次调用next()的时候再算出下一个值，调用一次next（）计算一次值

神界游民

用户5888865032

2019年7月3日 13:57

>>> range(10)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> type(range(10))

>>> xrange(10)

xrange(10)

>>> type(range(10))

>>> type(xrange(10))

>>> dir(xrange)

['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__getitem__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__len__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

-----------------------分割线----------------------------

py2中range生成的是列表,应该用xrange

py3没有xrange

ywhyme On

2018年1月18日 17:35

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