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【Python】笔记7(生成器、迭代器)

来源:http://www.mrmtshipyard.com 作者:时时彩平台 时间:2019-09-30 20:45

图片 1

生成器(generator):相比于列表生成式(列表生成式是将所有的元素完整地罗列出来),生成器通过所保存的算法推算后续元素,从而节省空间。一边循环一边计算。

Python里面好玩,有趣的东西招式很多,但是yield这个东东算是最特别最有趣的,我最开始学python的时候,一直都没有弄懂这到底是什么鬼,为啥这么古灵精怪呢~~那好我们今天就讲讲Python里面的生成器

①将列表生成式的[]改成(),如g=(x*x for x in range(10)),此时g是一个生成器<generator object .....>

②在函数定义中,如求斐波拉契数列前n项的函数定义中,可以改print(b)为yield b,可以将这一普通函数改成生成器

这个一个很简单的函数,但是仔细看

通过next()函数可以获得generator的一个个返回值

图片 2

但正确方法是通过for循环迭代出来,   for  n  in  g:   print(n)

这个函数好像稀疏平常啊,没有啥特别的啊,再仔细看多一个yield(这是一个关键字,也就是今天的主角)

用定义函数得出斐波那契数列,赋值语句a,b=b,a+b 是的等号左右两边对应赋值,前对前,后对后。

我们加一行代码:


for n in frange:

在版本3.6中定义函数可以得顺利完成定义,但在版本2.7中这个生成器是未定义成功的:原因是return和生成器存在矛盾

print n

图片 3

>>

版本2.7的Error

1

生成器generator和函数的执行流程是不一样的,函数是按顺序执行下去,而generator遇到yield会中断,然后下次调用时继续执行yield下面的代码。在fib的例子中,生成器在执行中不断中断。

3

在用for循环调出生成器的值的时候,得到的值无法出现‘done’即return语句的返回值。(可以通过捕获错误来得到返回值,except StopIteration as e:,用break来退出)

5


7

已知list、tuple、dict、set、generator都可以被迭代(Iterable),可以使用for循环来调用返回值。

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但可迭代不一定是迭代器,迭代器是指可以被next()不断调用并有返回值的对象。迭代器是一个数据流,惰性计算序列,这个数据流在用next()调用的时候会使数据有序,而且还不知道这个数据流的长度,这个数据流可以是无限大的。

哦奇怪这个函数没有返回值,怎么会能生成一个序列呢,是不是很神奇.对这就是yield的妙用

对可迭代,但不是迭代器的,可以通过iter()函数来使然。

生成器不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时才返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束

比如我们在用推导列表生成一个全新列表,若数据比较少,没有什么问题.

但是若数据量很大的时候,比如百万级的队列,能会消耗大量的内存,并导致程序的崩溃.

**

1).概念

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

2).语法

生成器表达式: 通列表解析语法,只不过把列表解析的[]换成()

g= (x**2 for x in range

print g

>>

at 0x0000000002771798>

如果L=[x**2 for x in range]

print L

>>[0, 1, 4, 9, 16]

也就是说:创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator

**

1).函数中只要出现了yield语句就会将其转变成一个生成器函数

特别之处在于,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator

与普通函数不一样,生成器值会在迭代操作的时候才能运行.yiled可以把函数中断,保存状态和继续执行的能力

好比一个武打片里面的慢镜头回放,yield把函数里面你要保存的值中断并保存,你通过调用next()来回放

**

比如:

图片 4

2).调用该generator时,首先要生成一个generator对象,然后用next()函数不断获得下一个返回值

比如:

c=countdown

#run the first yield and emit a value

print next

>>

Starting to count from 3

3

#run the next yield

print next

>>

2

#run the next yield

print next

>>

1

#run the next yield

print next

>>

done

print next

StopIteration

深入解释:

你把yield想象成时间断点,运行一次next就回放一下,看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值

第一次next()是打印了 print 'Starting to count from',n,提取第一次的保存值是3

第二次再运行next()是继续在while里面的断点接着走,所以没有打印print 'Starting to count from',n, 而是直接提取第二次的保存值2

第三次再运行next()是继续在while里面的断点接着走,所以直接输出1

第四次再运行next()的时候,发现yield缓存的武打片慢镜头都已经放完了,所以输出done之后,报了个错StopIteration

3).生成器函数用for循环

for n in countdown:

print n

>>

Starting to count from 6

6

5

4

3

2

1

done

正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象

1).在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕时返回StopIteration

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第一次调用next时,会在执行完yield语句后挂起,所以此时程序并没有执行结束

图片 6

程序试图从yield语句的下一条语句开始执行,发现已经到了结尾,所以抛出StopIteration异常

2).如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代

图片 7

程序停留在执行完yield 200语句后的位置

print next

>>

File "C:/Users/ejjg/about_gen.py", line 82, inprint next

StopIteration

程序发现下一条语句是return,所以抛出StopIteration异常,这样yield 'b'语句永远也不会执行

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