python　L &g

最新推荐文章于 2024-03-15 20:13:28 发布

原创最新推荐文章于 2024-03-15 20:13:28 发布 · 679 阅读

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本文介绍了Python中生成器的概念及应用，展示了如何利用生成器处理大量数据时节省内存资源。通过对比列表推导式与生成器表达式的区别，演示了生成器在迭代大范围数字时的优势，并给出了斐波那契数列的生成器实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

g 为生成器
当数字太多，只需要一个推算规则，而不需要存入数组Ｌ时候，可以用生成器来实现
只需要将Ｌ的[ ],改成()

[x*x for x in range(10)]
//当数字非常大的时候，用生成器比较划算不用存储
g = (x*x for x in range(10))
//生成生成器，调用next(g)调用计算方法，也可以迭代生成
//next(g)
或
//for n in g
    print(n)

打印菲比拉切
这里有一个赋值语句，相当于tuple，
t=(b,a+b)
t[0]=b
t[1]=a+b
这里没有显式定义t

def fib(max)
    n,a,b=0,0,1
    while n<max
        print(b)
        a,b=b,a+b
        n=n+1
    return 'done'

def fib(max)
    n,a,b
    while n<max
        yield b
        a,b=b,a+b
        n=n+1
    return 'done'

下面这个可以运行成功，但是最后的done不会出现，因为是按照推算来进行的，所以需要捕捉异常

while True
    try:
        t=next(g)
        print(t)
    except:
        stop Iteration as e:
        print('generaton return value:',e.value)
        break