一、生成器概念
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,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,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。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,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。生成器不会把结果保存到一个系列中,而是保存生成器状态,在每次迭代的时候返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束。并且生成器实现了迭代器协议,所以生成器就是可迭代对象。所以生成器的本身就是迭代器。
实现生成器的方式:
1.可以使用生成器函数
2.可以使用各种推导式构建迭代器
3.可以通过数据转化
二、yield的功能
yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数状态,下次运行时在它离开的地方继续向下执行。
1 def genner(): 2 print('111') 3 yield 222 4 print('333') 5 yield 444 6 print('555') 7 yield 666 8 g = genner() 9 #print(g) print(g) 10 ''' 11 111 12 222 13 333 14 444 15 ''' 16 print(g.__next__()) 17 print(g.__next__())
yield 的功能:
1.函数中使用yield,可以将函数变成生成器
2.返回给调用者的值
3.并将指针停留在当前位置
生成器方法调用时,不会立即执行,需要调用next()方法,或者for循环来执行,使用for循环不用自己捕获StopIteration异常。
generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return
语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()
的时候执行,遇到yield
语句返回,再次执行时从上次返回的yield
语句处继续执行。
三、斐波那契数列
斐波那契数列:
除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34.... f(n) = f(n - 1) + f(n - 2) n >= 2
使用递归:
1 def fib(n): 2 if n <= 1: 3 return 1 4 else: 5 return (fib(n - 1) + fib(n - 2)) 6 7 8 for i in range(10): 9 print(fib(i)) 10 11 12 #1,1,2,3,5,8,13,21,34,55
fib
函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,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。
1 def fib(n): 2 if n <= 1: 3 return 1 4 else: 5 return (fib(n - 1) + fib(n - 2)) 6 7 def fib_num(): 8 for i in range(10): 9 yield fib(i) 10 11 g = fib_num() 12 for i in g: 13 print(i)