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python中的生成器是什么?相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策,為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個問題。
生成器,是一個用來創(chuàng)建迭代器的工具。它簡單而強大,類似寫函數(shù)那樣進行定義,但是需要返回數(shù)據(jù)時不是使用return,而是使用yield語句。
生成器函數(shù)
用yield語句返回數(shù)據(jù)的“函數(shù)”,稱為生成器函數(shù)。我們把上一節(jié)中自定義類LessThan改寫成生成器函數(shù)
In [30]: def lessthan(n): ...: for i in range(n-1, -1, -1): ...: yield i ...: ...: In [31]: for i in lessthan(5): ...: print(i) ...: 4 3 2 1 0 In [32]: lt = lessthan(3) ## 查看生成器對象的__iter__()和__next__(): In [33]: lt.__iter__? Signature: lt.__iter__() Call signature: lt.__iter__(*args, **kwargs) Type: method-wrapper String form: <method-wrapper '__iter__' of generator object at 0x7fc048cb8ba0> Docstring: Implement iter(self). In [34]: lt.__next__? Signature: lt.__next__() Call signature: lt.__next__(*args, **kwargs) Type: method-wrapper String form: <method-wrapper '__next__' of generator object at 0x7fc048cb8ba0> Docstring: Implement next(self).
通過生成器改寫LessThan類后,代碼更加簡潔緊湊,因為它自動創(chuàng)建了__iter__()和__next__()方法,通過for循環(huán)可以遍歷生成器對象。
接下來我們定義一個生成器對象lt,對這個生成器對象調(diào)用next(),每一次調(diào)用它都會從上次離開的位置回復執(zhí)行(也就是記住上次執(zhí)行語句時的所有數(shù)據(jù)值)。當生成器生成了所有元素(生成器終結(jié))就會引發(fā)StopIteration錯誤。
In [53]: lt = lessthan(3) In [54]: next(lt) Out[54]: 2 In [55]: next(lt) Out[55]: 1 In [56]: next(lt) Out[56]: 0 In [57]: next(lt) --------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-00f31299a3f9> in <module> ----> 1 next(lt) StopIteration:
生成器解析式
為了實現(xiàn)一些簡單的生成器,我們可以不用函數(shù)的形式,而是用類似列表解析式的語法,將外層的方括號用圓括號代替即可。
生成器表達式相比完整的生成器更緊湊但較不靈活,相比等效的列表推導式則更為節(jié)省內(nèi)存。比如下面的的代碼,用列表表達式生成的mylist的每個元素都保存在內(nèi)存中,而mygener每次迭代時才會產(chǎn)生一個元素。假設(shè)元素個數(shù)不是10,而是100萬甚至更多,此時生成器的內(nèi)存優(yōu)勢會非常明顯。
In [41]: mylist = [i*i for i in range(10)] In [42]: mylist Out[42]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] In [43]: mygener = (i*i for i in range(10)) In [44]: mygener Out[44]: <generator object <genexpr> at 0x7fc048be3bf8>
生成器解析式被設(shè)計用于生成器將立即被外層函數(shù)所使用的情況,比如:
In [45]: sum(i*i for i in range(10)) Out[45]: 285
sum()括號里面的i*i for i in range(10)就是一個生成器解析式,避免生成一個列表而占用過多內(nèi)存。
同樣的,下面的例子中都是使用了生成器解析式:
xvec = [10, 20, 30] yvec = [7, 5, 3] sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec)) # dot product from math import pi, sin sine_table = {x: sin(x*pi/180) for x in range(0, 91)} unique_words = set(word for line in page for word in line.split()) valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates) data = 'golf' list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
總結(jié)
Python提供了兩種方式實現(xiàn)生成器:
(1)生成器函數(shù)
語法上與普通函數(shù)相似,用yield替代return換回值;自動實現(xiàn)迭代器協(xié)議:__iter__()方法和__next__()方法。沒有值可返回時,引起StopInteration異常。yield語句掛起生成器函數(shù)的狀態(tài),以便再次迭代時從離開的狀態(tài)繼續(xù)執(zhí)行。
(2)生成器解析式
類似列表解析式,用圓括號替換方括號,從而簡單實現(xiàn)簡單的生成器。
(3)生成器的優(yōu)點
代碼緊湊,節(jié)省內(nèi)存。不像列表可以多次遍歷,生成器只能遍歷一遍。
看完上述內(nèi)容,你們掌握python中的生成器是什么的方法了嗎?如果還想學到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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