简单了解Python生成器是什么

前言

生成器是 Python 初级开发者最难理解的概念之一，虽被认为是 Python 编程中的高级技能，但在各种项目中可以随处见到生成器的身影，你得不得去理解它、使用它、甚至爱上它。

提到生成器，总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲，生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象，如果把迭代器比作 Android 系统，那么生成器就是 iOS，二者功能上差不多，但是生成器更优雅。

什么是迭代器
顾名思义，迭代器就是用于迭代操作（for 循环）的对象，它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素，任何实现了 __next__ 方法 （python2 是 next）的对象都可以称为迭代器。

它与列表的区别在于，构建迭代器的时候，不像列表把所有元素一次性加载到内存，而是以一种延迟计算（lazy evaluation）方式返回元素，这正是它的优点。比如列表含有中一千万个整数，需要占超过400M的内存，而迭代器只需要几十个字节的空间。因为它并没有把所有元素装载到内存中，而是等到调用 next 方法时候才返回该元素（按需调用 call by need 的方式，本质上 for 循环就是不断地调用迭代器的next方法）。

以斐波那契数列为例来实现一个迭代器：

class Fib:
def __init__(self, n):
self.prev = 0
self.cur = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.n > 0:
value = self.cur
self.cur = self.cur + self.prev
self.prev = value
self.n -= 1
return value
else:
raise StopIteration()
# 兼容python2
def __next__(self):
return self.next()
f = Fib(10)
print([i for i in f])
#[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

什么是生成器

知道迭代器之后，就可以正式进入生成器的话题了。普通函数用 return 返回一个值，和 Java 等其他语言是一样的，然而在 Python 中还有一种函数，用关键字 yield 来返回值，这种函数叫生成器函数，函数被调用时会返回一个生成器对象，生成器本质上还是一个迭代器，也是用在迭代操作中，因此它有和迭代器一样的特性，唯一的区别在于实现方式上不一样，后者更加简洁

最简单的生成器函数：

>>> def func(n):
... yield n*2
...
>>> func
<function func at 0x00000000029F6EB8>
>>> g = func(5)
>>> g
<generator object func at 0x0000000002908630>
>>>

func 就是一个生成器函数，调用该函数时返回对象就是生成器 g ，这个生成器对象的行为和迭代器是非常相似的，可以用在 for 循环等场景中。注意 yield 对应的值在函数被调用时不会立刻返回，而是调用next方法时（本质上 for 循环也是调用 next 方法）才返回

>>> g = func(5)
>>> next(g)
10
>>> g = func(5)
>>> for i in g:
... print(i)
...
10

那为什么要用生成器呢？显然，用生成器在逼格上要比迭代器高几个等级，它没有那么多冗长代码了，而且性能上一样的高效，为什么不用呢？来看看用生成器实现斐波那契数列有多简单。

def fib(n):
prev, curr = 0, 1
while n > 0:
n -= 1
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
print([i for i in fib(10)])
#[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

生成器表达式

在前面一期「这样写代码更优雅」的文章里面曾经介绍过列表推导式（list comprehension），生成器表达式与列表推导式长的非常像，但是它俩返回的对象不一样，前者返回生成器对象，后者返回列表对象。

>>> g = (x*2 for x in range(10))
>>> type(g)
<type 'generator'>
>>> l = [x*2 for x in range(10)]
>>> type(l)
<type 'list'>

前面已经介绍过生成器的优势，就是迭代海量数据时，显然生成器更合适。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python3中的列表生成式、生成器与迭代器实例详解

    本文实例讲述了Python3中的列表生成式.生成器与迭代器.分享给大家供大家参考,具体如下: 列表生成式 Python内置的一种极其强大的生成列表 list 的表达式.返回结果必须是列表. 基本语法: [ 变量表达式 for 变量 in 表达式 ] 示例 a = [x ** 2 for x in range(1, 10)] b = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] c = [m + n for m in 'ABC' for n in '123

  • Python进阶:生成器 懒人版本的迭代器详解

    从容器.可迭代对象谈起 所有的容器都是可迭代的(iterable),迭代器提供了一个next方法.iter()返回一个迭代器,通过next()函数可以实现遍历. def is_iterable(param): try: iter(param) return True except TypeError: return False params = [ 1234, '1234', [1, 2, 3, 4], set([1, 2, 3, 4]), {1:1, 2:2, 3:3, 4:4}, (1, 2

  • 详解Python3中的迭代器和生成器及其区别

    介绍 本篇将介绍Python3中的迭代器与生成器,描述可迭代与迭代器关系,并实现自定义类的迭代器模式. 迭代的概念 上一次输出的结果为下一次输入的初始值,重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值 注:循环不是迭代 while True: #只满足重复,因而不是迭代 print('====>')  迭代器 1.为什么要有迭代器? 对于没有索引的数据类型,必须提供一种不依赖索引的迭代方式. 2.迭代器定义: 迭代器:可迭代对象执行__iter__方法,得到的结果

  • 浅谈Python生成器generator之next和send的运行流程(详解)

    对于普通的生成器,第一个next调用,相当于启动生成器,会从生成器函数的第一行代码开始执行,直到第一次执行完yield语句(第4行)后,跳出生成器函数. 然后第二个next调用,进入生成器函数后,从yield语句的下一句语句(第5行)开始执行,然后重新运行到yield语句,执行后,跳出生成器函数,后面再次调用next,依次类推. 下面是一个列子: def consumer(): r = 'here' for i in xrange(3): yield r r = '200 OK'+ str(i)

  • Python生成器generator用法示例

    Python生成器generator用法示例

    本文实例分析了Python生成器generator用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 生成器generator本质是一个函数,它记住上一次在函数体中的位置,在生成器函数下一次调用,会自动找到该位置,局部变量都保持不变 l = [x * 2 for x in range(10)] # 列表生成式 g = (x * 2 for x in range(10)) print(l,g) # l打印的是一个列表,g则是一个generator的内存地址 一次性打印获取generator的所有元素: for

  • python列表生成式与列表生成器的使用

    列表生成式:会将所有的结果全部计算出来,把结果存放到内存中,如果列表中数据比较多,就会占用过多的内存空间,可能会导致MemoryError内存错误或者导致程序在运行时出现卡顿的情况 列表生成器:会创建一个列表生成器对象,不会一次性的把所有结果都计算出来,如果需要获取数据,可以使用next()函数来获取,但是需要注意,一旦next()函数获取不到数据,会导致出现StopIteration异常错误,可以使用for循环遍历列表生成器,获取所有数据 需要视情况而定,如果数据量比较大,推荐使用生成器 py

  • python 生成器生成杨辉三角的方法(必看)

    用Python写趣味程序感觉屌屌的,停不下来 #生成器生成展示杨辉三角 #原理是在一个2维数组里展示杨辉三角,空的地方用0,输出时,转化为' ' def yang(line): n,leng=0,2*line - 1 f_list = list(range(leng+2)) #预先分配,insert初始胡会拖慢速度,最底下一行,左右也有1个空格 #全部初始化为0 for i,v in enumerate(f_list): f_list[v] = 0 ZEROLIST = f_list[:] #预

  • 简单了解Python生成器是什么

    前言 生成器是 Python 初级开发者最难理解的概念之一,虽被认为是 Python 编程中的高级技能,但在各种项目中可以随处见到生成器的身影,你得不得去理解它.使用它.甚至爱上它. 提到生成器,总不可避免地要把迭代器拉出来对比着讲,生成器就是一个在行为上和迭代器非常类似的对象,如果把迭代器比作 Android 系统,那么生成器就是 iOS,二者功能上差不多,但是生成器更优雅. 什么是迭代器 顾名思义,迭代器就是用于迭代操作(for 循环)的对象,它像列表一样可以迭代获取其中的每一个元素,任何实

  • 简单了解python 生成器 列表推导式 生成器表达式

    生成器就是自己用python代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 通过以下两种方式构建一个生成器: 1.通过生成器函数 2.生成器表达式 生成器函数: 函数 def func1(x): x += 1 return x print(func1(5)) 生成器函数 def func1(x): x += 1 yield x g_obj = func1(5) print(g_obj.__next__()) 一个next对应一个yield. yield VS return return 结束函数,给函

  • 简单理解Python中基于生成器的状态机

    简单生成器有许多优点.生成器除了能够用更自然的方法表达一类问题的流程之外,还极大地改善了许多效率不足之处.在 Python 中,函数调用代价不菲:除其它因素外,还要花一段时间解决函数参数列表(除了其它的事情外,还要分析位置参数和缺省参数).初始化框架对象还要采取一些建立步骤(据 Tim Peters 在 comp.lang.python 上所说,有 100 多行 C 语言程序:我自己还没检查 Python 源代码呢).与此相反,恢复一个生成器就相当省力:参数已经解析完了,而且框架对象正"无所事事

  • Python生成器定义与简单用法实例分析

    本文实例讲述了Python生成器定义与简单用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.什么是生成器 在Python中,由于受到内存的限制,列表容量肯定是有限的.例如我们创建一个包含一亿个元素的列表,Python首先会在内存中开辟足够的空间来存储这个包含一亿个元素的列表,然后才允许用户去使用这个列表,这就可能会导致以下问题: 1.内存中没有足够的内存空间开存储这个列表,从而导致列表无法创建 2.即使列表成功创建,然而仍会消耗很长的时间,导致程序效率低下 3.若用户只想访问列表前面的几个元素,则后面

  • python生成器/yield协程/gevent写简单的图片下载器功能示例

    本文实例讲述了python生成器/yield协程/gevent写简单的图片下载器功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.生成器: '''第二种生成器''' # 函数只有有yield存在就是生成器 def test(i): while True: i += 1 res = yield i print(res) i += 1 return res def main(): t = test(1) # 创建生成器对象 print(next(t)) # next第一次执行从上到下,yield是终点 p

  • python生成器推导式用法简单示例

    本文实例讲述了python生成器推导式用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.生成器推导式是继列表推导式后的有一中python推导式,他比列表推导式速度更快,占用的内存也更少. 2.使用生成器对象时,可以根据需要将他转化为列表或者元组,也可以是哟个生成器对像__next__()方法或内置函数next()进行遍历,其具有惰性求值的特点,进行一次遍历后便不能再次方位内部元素,即访问一次立马清空生成器对象 >>> g = ((i+2)**2 for i in range(10)) >

  • 简单谈谈python中的语句和语法

    python程序结构 python"一切皆对象",这是接触python听到最多的总结了.在python中最基层的单位应该就是对象了,对象需要靠表达式建立处理,而表达式往往存在于语句中,多条语句组成代码块,多个代码块再组成一整个程序.python的核心其实是由语句和表达式组成.所以在这里简单探讨一下python中的语句和表达式. 因为以后可能会接触到两个版本的python,所以这里讲一讲python2与python3的语句差异: 1.python2中没有nolocal语句. 2.prin

  • Python生成器以及应用实例解析

    本文研究的主要是Python生成器及其应用,具体如下. 一.定义 可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器就是可迭代对象 二.生成器的两种形式(Python有两种不同的方式提供生成器) 1.生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果.yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行 yield的功能: 把函数的结果做生迭代器(以一

  • Python 生成器，迭代，yield关键字，send()传参给yield语句操作示例

    Python 生成器，迭代，yield关键字，send()传参给yield语句操作示例

    本文实例讲述了Python 生成器,迭代,yield关键字,send()传参给yield语句操作.分享给大家供大家参考,具体如下: demo.py(生成器,yield关键字): # 生成器是一个特殊的迭代器.可以用for...in遍历. # 带有yield关键字的函数,不再是一个函数,而是一个生成器模板.调用该模板会返回一个生成器对象. def create_num(all_num): a, b = 0, 1 current_num = 0 while current_num < all_num

随机推荐