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生成器

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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
<generator object <genexpr> 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)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#14>", line 1, in <module>
    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=" ")

 迭代器 装饰器 

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一脸懵逼,直接跳过了



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蒙了



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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。



user_image

这句话让我蒙了



user_image

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



user_image

>>> range(10) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> type(range(10)) <type 'list'> >>> xrange(10) xrange(10) >>> type(range(10)) <type 'list'> >>> type(xrange(10)) <type 'xrange'> >>> 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