python生成器
作者:互联网
1.生成器
生成器本质上也是迭代器,不过它比较特殊。
以list容器为例,在使用该容器迭代一组数据时,必须事先将所有数据存储到容器中,才能开始迭代;而生成器却不同,它可以实现在迭代的同时生成元素。
也就是说,对于可以用某种算法推算得到的多个数据,生成器并不会一次性生成它们,而是什么时候需要,才什么时候生成。
不仅如此,生成器的创建方式也比迭代器简单很多,大体分为以下2步:
1.定义一个以yield
关键字标识返回值的函数;
2.调用刚刚创建的函数,即可创建一个生成器。
举个例子:
def intNum():
print("开始执行")
for i in range(5):
yield i
print("继续执行")
num = intNum()
由此,我们就成功创建了一个num生成器对象。显然,和普通函数不同,intNum()函数的返回值用的是yield
关键字,而不是return
关键字,此类函数又称为生成器函数。
和return
相比,yield
除了可以返回相应的值,还有一个更重要的功能,即每当程序执行完该语句时,程序就会暂停执行。不仅如此,即便调用生成器函数,Python 解释器也不会执行函数中的代码,它只会返回一个生成器(对象)。
要想使生成器函数得以执行,或者想使执行完yield
语句立即暂停的程序得以继续执行,有以下2种方式:
1.通过生成器(上面程序中的 num)调用next()
内置函数或者__next__()
方法;
2.通过for循环遍历生成器。
例如,在上面程序的基础上,添加如下语句:
# 调用 next() 内置函数
print(next(num))
# 调用 __next__() 方法
print(num.__next__())
# 通过for循环遍历生成器
for i in num:
print(i)
程序执行结果为:
开始执行
0
继续执行
1
继续执行
2
继续执行
3
继续执行
4
继续执行
这里有必要给读者分析一个程序的执行流程:
-
1)首先,在创建有num生成器的前提下,通过其调用
next()
内置函数,会使Python解释器开始执行intNum()
生成器函数中的代码,因此会输出“开始执行”,程序会一直执行到yield i
,而此时的i==0
,因此Python解释器输出“0”。由于受到yield
的影响,程序会在此处暂停。 -
2)然后,我们使用num生成器调用
__next__()
方法,该方法的作用和next()
函数完全相同(事实上,next()
函数的底层执行的也是__next__()
方法),它会是程序继续执行,即输出“继续执行”,程序又会执行到yield i
,此时i==1
,因此输出“1”,然后程序暂停。 -
3)最后,我们使用for循环遍历num生成器,之所以能这么做,是因为for循环底层会不断地调用
next()
函数,使暂停的程序继续执行,因此会输出后续的结果。
注意,在Python 2.x 版本中不能使用__next__()
方法,可以使用next()
内置函数,另外生成器还有next()
方法(即以num.next()
的方式调用)。
除此之外,还可以使用list()
函数和tuple()
函数,直接将生成器能生成的所有值存储成列表或者元组的形式。例如:
num = intNum()
print(list(num))
num = intNum()
print(tuple(num))
程序执行结果为:
开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
[0, 1, 2, 3, 4]
开始执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
继续执行
(0, 1, 2, 3, 4)
通过输出结果可以判断出,list()
和tuple()
底层实现和for循环的遍历过程是类似的。
相比迭代器,生成器最明显的优势就是节省内存空间,即它不会一次性生成所有的数据,而是什么时候需要,什么时候生成。
标签:__,函数,python,生成器,next,num,继续执行 来源: https://www.cnblogs.com/even160941/p/16455332.html