Python上手攻略-高级特性-generator

最新推荐文章于 2025-08-19 18:49:14 发布

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本文深入浅出地介绍了Python中的生成器概念，包括生成器函数如何通过yield关键字逐步执行内部逻辑，以及生成器对象如何实现按需获取数据，有效节省内存。

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generator 生成器

说实话，generator这个名字起得不好，语义过于宽泛，极易混淆。

我们这里说的生成器，是一种可以通过附加方法一步一步执行内部逻辑的对象，并且我们还要讨论生成这个对象的一种特殊的函数：生成器函数；

从上面这段我理解的话中，不难看出，对初学者来说，生成器不是一个很好理解的概念，但它很重要。

生成器函数

首先我们来学习生成器函数，先来看一个普通函数：

def PowTwoGen(max = 0):  
    n = 0  
    x=[]
    while n < max:  
        x.append(2**n)
        n += 1
    return x

r = PowTwoGen(6)
print (r)

[1, 2, 4, 8, 16, 32]
复制代码

这是一个实现了返回一个2的指数list的函数；

现在我们来把它改造成为生成器函数：

def PowTwo(max = 0):  
    n = 0  
    while n < max:  
       yield 2**n
        n += 1

r = PowTwo(6)
print (r)

<generator object PowTwo at 0x7f2e94d7b360>
复制代码

注意，我们把return去掉了，用来接元素的x List去掉了，在接元素的位置换成了 yield，你现在看不懂的话，不用慌，讲到关键位置了。

首先，如果你在函数体内用了yield这个关键字，那么它就是一个generator函数了，一个generator函数不会返回实际的数据结果，它只会返回一个generator对象，我们平时说的generator就是指的这个generator对象。

现在关键在这个generator对象上，如果你懂它怎么使用和有什么用处，你就知道用来生成它的generator函数的意思了。

generator对象

def PowTwoGen(max = 0):  
    n = 0  
    while n < max:  
       yield 2**n
       n += 1

r = PowTwoGen(6)
print (r)

output = next(r)
print(output)
output = next(r)
print(output)
output = next(r)
print(output)
output = next(r)
print(output)
output = next(r)
print(output)
output = next(r)
print(output)

<generator object PowTwoGen at 0x7fcf837b2360>
1
2
4
8
16
32
复制代码

<generator object PowTwoGen at 0x7fcf837b2360> 表示r是一个generator对象，这个对象存在内存中的0x7fcf837b2360这个地址，但是它并不包含任何数据，它只存了算法，如果你要取数据，需要用next()方法；用一次next()它取一个结果出来，这样表明，generator对象是一种可循环体。

这就很有意思了，你运行PowTwo普通函数的时候，它会立即返回你一个List，这很好，但是这结果会占用内存，比如10万个元素就很尴尬，而PowTwoGen generator函数返回的是一个generator对象，它只占用一个对象所需要的内存空间，但是这个对象代表了取10万个元素的算法，你可以不一次性取出来，要的时候再去拿。

当然，next()这个方法很傻，我们一般用for in 去获取generator对象中的元素：

def PowTwoGen(max = 0):  
    n = 0  
    while n < max:  
       yield 2**n
       n += 1

r = PowTwoGen(6)
print (r)

output = []

for i in r:
    if i >4:
        output.append(i)


print(output)

<generator object PowTwoGen at 0x7f296ff62360>
[8, 16, 32]

复制代码

你看相对于 [1, 2, 4, 8, 16, 32]，我们可以灵活取出[8, 16, 32]，存储减少了不少，是不是感觉又灵活，又划算呢？

生成一个generator对象，不一定非得用generator函数，还可以这样:

g = (x for x in range(10))
print(next(g))

0
复制代码

把列表生成器的[]改成(),就可以生成generator对象了。

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