生成器

最新推荐文章于 2024-11-14 15:40:10 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/princeYQ/p/8484900.html

本文详细介绍了Python中的生成器概念，包括生成器的定义、如何创建生成器、生成器与普通函数的区别，以及如何使用生成器的__next__()和send()方法。通过具体的代码示例，帮助读者更好地理解和掌握生成器的使用。

如果一个函数返回的是迭代器，那么这个函数就被称为生成器（generator），一个函数如果使用yield关键字返回或接收值，那么这个函数就是生成器。

def gen():
    yield 1
a = gen()
print(a.__next__())
print(type(a))
-----------------------------------
1
<class 'generator'>

使用列表生成式会生成一个list，但将列表生成式的[]替换成()后，返回的就是generator

>>> type([ x for x in range(5)])
<class 'list'>
>>> type((x for x in range(5)))
<class 'generator'>

生成器对象也是一个迭代器对象，可以使用__next__()函数来迭代数据

>>> gen = (x for x in range(5))>>> gen.__next__()
0
>>> gen.__next__()
1
>>> gen.__next__()
2

我们分别使用return关键字和yield关键字看一下两者的区别

def gen():
    print("这是一行输出")
    return 1
    #yield 1
a = gen()
print("a=",a)
-------------------------

这是一行输出
a= 1

def gen():
    print("这是一行输出")
    #return 1
    yield 1
a = gen()
print("a=",a)
----------------------------------
a= <generator object gen at 0x01194F00>

可以看到，当用一个变量接收一个一个函数时，会将函数的返回值赋给变量，并且会执行整个函数，而使用yield关键字时，函数的内部不会执行，并且返回的是一个生成器，需要使用__next__()方法才能将yield后的值返回出来，再例如：

>>> def gen():
...     print("这是第一行输出")
...     yield 1
...     print("这是第二行输出")
...     yield 2
...
>>> a = gen()
>>> a.__next__()
这是第一行输出
1
>>> a.__next__()
这是第二行输出
2

可以看到，当使用变量接收一个生成器时，与函数不同，生成器里的内容都不会被执行，只有使用__next()__后，生成器才会开始执行，并在遇到yield时停止，当函数已经执行完后使用__next__()函数就会报出StopIteration的异常，我们接上面的代码执行__next__()函数，如下：

>>> a.__next__()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

生成器的作用就是为了在数据量比较大的情况节省空间，一般是在生成大量数据时使用，所以一般会与where循环一起使用，一种常用的生成器的定义方式应该是：

def num():
    n = 0
    while True:
        yield n
        n +=1
        if n > 10:
            break
i = num()
while True:
    try:
        print(i.__next__())
    except StopIteration:
        break

如迭代器一样，遍历生成器时可以使用try...except...来接收StopIteration异常，当然也可以将生成器对象作为普通的迭代器对象来使用for循环遍历：

def num():
    n = 0
    while True:
        yield n
        n +=1
        if n > 10:
            break
i = num()
for a in i:
        print(a)

两种方式输出的结果一致。

生成器中除了可以使用__next__()方法获取生成器生成的数据外，还可以使用send()方法像生成器中传值：

def sum():
    n = 0
    while True:
        a = yield n
        print("a = ",a)
        n = a+n
s = sum()
print(s.__next__())
print(s.send(2))
-------------------------------

0
a = 2
2

__next__()函数等同于send(None)，生成器中所有使用__next__()的地方都可以使用send(None)代替，生成器第一次执行时是从函数开始的地方执行，因为没有值获取yield传来的值，所以第一次执行时必须使用__next__()或者参数是‘None’的send()方法。从上面的输出可以看出执行send()方法时先执行 "a = yield"然后执行其他代码，最后才会执行"yiled n"然后结束

只需要熟练的运用__next__()和send()方法，了解yield的机制，对于生成器的使用就不会有什么问题了

转载于:https://www.cnblogs.com/princeYQ/p/8484900.html