Python小白学习教程从入门到入坑------第三十二课 生成器（语法进阶）

目录

一、生成器 generator

1.1 生成器表达式

1.1.1 表达式一

1.1.2 表达式二

二、可迭代对象、迭代器、生成器三者之间的关系

2.1 定义与特性

2.2 关系与区别

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一、生成器 generator

在Python中，生成器（Generators）是一种用于迭代对象的特殊类型函数。

它们允许你生成一个序列的元素，但不像列表（list）那样一次性将所有元素加载到内存中，而是逐个生成元素，从而节省内存空间。

生成器函数使用yield关键字来暂停函数执行并产生一个值，然后在下一次迭代时从上次暂停的位置继续执行。

1.1 生成器表达式

1.1.1 表达式一

在Python中生成器表达式类似于列表推导式，不同的只是列表推导式中的 [ ] 变成了（）

eg：

# 列表推导式
li = [i*5 for i in range(5)]
print(li)
# 输出内容：[0, 5, 10, 15, 20]

# 生成器表达式
gen = (i*5 for i in range(5))
print(gen)
# 输出内容：<generator object <genexpr> at 0x00000202DB56B648>

那么我们该如何从对象gen中进行取值呢？

这就需要用到上一节课中用到的 next 方法去进行取值

eg：

gen = (i*5 for i in range(5))
# print(gen)
# 输出内容：<generator object <genexpr> at 0x00000202DB56B648>
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

输出结果：

0
5
10
15
20

进程已结束，退出代码 0

如果再多运行一个print（next（gen）就会引发StopIteration报错，与迭代器一样

1.1.2 表达式二

生成器函数（重要）：Python中，使用了yield关键字的函数就称之为生成器函数

yield的作用：
1.类似return,将指定值或者多个值返回给调用者
2.yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数，执行next()，再重新从挂起点继续往下执行，简而言之，yield就是使函数中断，并保存中断的状态

生成器函数在每次调用时，会暂停其执行状态，并在下一次调用时从