python 生成器
阿新 • • 發佈:2017-09-15
span 獲得 計算 ext pre 定義 ret 多數元素 數列
通過列表生成式,我們可以直接創建一個列表。但是,受到內存限制,列表容量肯定是有限的。而且,創建一個包含100萬個元素的列表,不僅占用很大的存儲空間,如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素,那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。
所以,如果列表元素可以按照某種算法推算出來,那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢?這樣就不必創建完整的list,從而節省大量的空間。在Python中,這種一邊循環一邊計算的機制,稱為生成器:generator。
要創建一個generator,有很多種方法。第一種方法很簡單,只要把一個列表生成式的[]
改成()
,就創建了一個generator:
>>> L = [x * x forx 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 0x1022ef630>
通過next()
函數獲得generator的下一個返回值:
>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g)9 >>> next(g) 16
使用for
循環,generator也是可叠代對象:
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
我們創建了一個generator後,基本上永遠不會調用next()
,而是通過for
循環來叠代它,並且不需要關心StopIteration
的錯誤。
通過yield構建生成器
如果一個函數定義中包含yield
關鍵字,那麽這個函數就不再是一個普通函數,而是一個generator:
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return ‘done‘
一個斐波那契數列生成器,fib()不是普通函數,而是generator,在執行過程中,遇到yield
就中斷,下次又繼續執行。
同樣作為generator,可以用next()和for。
詳見https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317799226173f45ce40636141b6abc8424e12b5fb27000
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