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  • Python生成器笔记

    Python中三大器有迭代器,生成器,装饰器,本文主要讲述生成器。主要从生成器的概念,本质,以及yield关键字的使用执行过程。

    本质:生成器是一类特殊的迭代器,使用了yield关键字的函数不再是函数,而是生成器。(使用了yield的函数就是生成器)

    1.yield关键字有两点作用

      1.1 yield语句一次返回一个结果,保存当前运行状态(断点),然后暂停执行,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行,即将生成器(函数)挂起

      1.2.将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回,此时可以理解为起到了return的作用

          1.2.1 可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行,即唤醒生成器(函数)

        1.2.2 Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值,而Python2中的生成器不允许使用return返回一个返回值(即可以使用return从生成器中退出,但return后不能有任何表达式)。

    2. 优点

      2.1 使用生成器函数代码量更少。

      2.2 生成器的好处是延迟计算,一次返回一个结果,不会一次生成所有的结果,这对于大数据量处理,将会非常有用,即省内存。

    3. 生成方法

      3.1 生成器表达式【使用与推算算法笔记简单的】

      3.2 生成器函数【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】

    4.代码实现

    4.1 创建生成器方法1 ,把列表产生式的[]换成(),即生成器表达式。

    In [1]: li=[2*x for x in range(6)]
    
    In [2]: li
    Out[2]: [0, 2, 4, 6, 8, 10]
    
    In [3]: type(li)
    Out[3]: list
    
    In [4]: li=(2*x for x in range(6))
    
    In [5]: li
    Out[5]: <generator object <genexpr> at 0x7fef38260780>
    
    In [6]: for item in li:
       ...:     print(item)
       ...:     
    0
    2
    4
    6
    8
    10

    4.2 创建生成器方法2,使用yield关键字。

    在使用生成器实现的方式中,我们将原本在迭代器__next__方法中实现的基本逻辑放到一个函数中来实现,但是将每次迭代返回数值的return换成了yield,此时新定义的函数便不再是函数,而是一个生成器了。必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中。

    def fib(num):
        i = 0;
    
        num1, num2 = 0, 1
        while i < num:
            yield num1
            num1, num2 = num2, num1 + num2
            i += 1
        return "none"
    
    
    gen_fib = fib(3)
    # for item in gen_fib:
    #      print(item)
    print(gen_fib.__next__())
    print(gen_fib.__next__())
    print(gen_fib.__next__())
    try:
        print(gen_fib.__next__())
    except StopIteration as e:
        print(e.args)
        print(e.value)
    
    # 0
    # 1
    # 1
    # ('none',)
    # none

    4.3 使用send()唤醒函数

    我们除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外,还可以使用send()函数来唤醒执行。使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。

    必须首先使用next(f),或者f.__next__()启动,才可以使用send()函数。__next__(相当于None)。首先,使用__next__启动,当Python解释器遇到yield关键字时,停止往下执行,即yield左边赋值不再执行。当再次调用__next__,或者send时,开始执行yield左边赋值操作。temp的值是send的参数值,和i无关,如果使用的是__next__唤醒,而不是send唤醒,那么temp的值是None。

    def fun():
        i = 0
        while i < 5:
            temp = yield i
            print("temp:", temp)
            i += 1
    
    
    f = fun()
    f.__next__()
    f.__next__()
    f.send("我是send")
    # 结果
    # temp: None
    # temp: 我是send

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/greatfish/p/5844113.html
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