Python生成器笔记
Python中三大器有迭代器,生成器,装饰器,本文主要讲述生成器。主要从生成器的概念,本质,以及yield关键字的使用执行过程。
本质:生成器是一类特殊的迭代器,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)
1.yield关键字有两点作用
1.1 yield语句一次返回一个结果,保存当前运行状态(断点),然后暂停执行,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行,即将生成器(函数)挂起
1.2.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
1.2.1 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)
1.2.2 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)。
2. 优点
2.1 使用生成器函数代码量更少。
2.2 生成器的好处是延迟计算,一次返回一个结果,不会一次生成所有的结果,这对于大数据量处理,将会非常有用,即省内存。
3. 生成方法
3.1 生成器表达式【使用与推算算法笔记简单的】
3.2 生成器函数【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】
4.代码实现
4.1 创建生成器方法1 ,把列表产生式的[]换成(),即生成器表达式。
In [1]: li=[2*x for x in range(6)]In [2]: li Out[2]: [0, 2, 4, 6, 8, 10]In [3]: type(li) Out[3]: listIn [4]: li=(2*x for x in range(6))In [5]: li Out[5]: <generator object <genexpr> at 0x7fef38260780>In [6]: for item in li:...: print(item)...: 0 2 4 6 8 10
4.2 创建生成器方法2,使用yield关键字。
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。必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中。
def fib(num):i = 0;num1, num2 = 0, 1while i < num:yield num1num1, num2 = num2, num1 + num2i += 1return "none"gen_fib = fib(3) # for item in gen_fib: # print(item) print(gen_fib.__next__()) print(gen_fib.__next__()) print(gen_fib.__next__()) try:print(gen_fib.__next__()) except StopIteration as e:print(e.args)print(e.value)# 0 # 1 # 1 # ('none',) # none
4.3 使用send()唤醒函数
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。
必须首先使用next(f),或者f.__next__()启动,才可以使用send()函数。__next__(相当于None)。首先,使用__next__启动,当Python解释器遇到yield关键字时,停止往下执行,即yield左边赋值不再执行。当再次调用__next__,或者send时,开始执行yield左边赋值操作。temp的值是send的参数值,和i无关,如果使用的是__next__唤醒,而不是send唤醒,那么temp的值是None。
def fun():i = 0while i < 5:temp = yield iprint("temp:", temp)i += 1f = fun() f.__next__() f.__next__() f.send("我是send") # 结果 # temp: None # temp: 我是send
转载于:https://www.cnblogs.com/greatfish/p/5844113.html
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