生成器

通过列表生成器，我们可以直接创建一个列表。但是收到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数的元素占用的空间都被白白浪费掉了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一遍循环一遍计算的机制，称为生成器（generator）

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator

>>> L=[x*x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x0000000002277C78>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

如果要打印元素，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

当计算到最后一个元素，没有更多的元素时，返回StopIteration错误

当然，可以用for循环改写

>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以，当我们创建了一个generator后，不必使用next()而是通过for循环迭代它，并且不需要关系StopIteration错误

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generator非常强大，如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，斐波那契数列 1,1,2,3,5,8,13,21,34，...

用列表生成式写不出来，但是用函数把它打印出来却很容易

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

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波那契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和gengrator仅一步之遥。要把fib编程generator，只需要把print(b)改为yield b

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

fib(6)

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

f = fib(6)
print(f)
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))

输出结果

<generator object fib at 0x0000000002307C78>
1
1
2
3

转载于:https://www.cnblogs.com/velscode/p/10570057.html