1 生成器函数的含义

    生成器是一个返回可以迭代对象的函数,它是一个特殊的迭代器,但迭代器的抽象层级更高且比较复杂需要实现很多方法。相较迭代器而言,生成器简单使用。

2 生成器的创建方式

  2.1 生成器表达式

    把列表推导式的[] 修改为(),如

  1. (i for i in range(1, 10000) if i % 2 == 0)

  代码执行界面如下:

    

  2.2 生成器函数

    (1)在一个一般函数中使用yield关键字,可以实现一个最简单的生成器,此时这个函数变成一个生成器函数。简单来说,生成器函数就是函数

    中包含 yield语句的函数。

        yield语法:yield [返回值]     ([] 表示可选参数)。

        yield的作用:yield可以去阻断当前的函数执行。当使用next()(或.__next__())函数,会让函数继续执行,yield后面的值作为next()函数

      返回值,当执行到下一个 yeild时,又会被暂停挂起。

        yield与return的区别:yield会保存当前函数的执行状态,在返回后,函数又回到之前保存的状态继续执行;而return返回后,函数

      状态终止。
    (2)代码实例

  1. def mylist():
  2. for i in range(3):
  3. print("列表的第%s个元素:" % i, end="")
  4. yield i
  5.  
  6. ml = mylist() # 创建一个生成器
  7. print(next(ml))
  8. print(next(ml))
  9. print(next(ml))
  10. print(next(ml)) # 当生成器遍历完后,再遍历就会报错

     代码执行顺序示意图:

      

3 生成器的遍历

  3.1 next()或.__next__()遍历,代码如下 

  

  1. # 方式1
  2. ml = (i for i in range(1, 10) if i % 2 == 0)
  3. print("next()方式遍历结果:", end="")
  4. print(ml.__next__(), end=" ,")
  5. print(ml.__next__(), end=" ,")
  6. print(ml.__next__(), end=" ,")
  7. print(ml.__next__())
  8.  
  9. # 方式2
  10. ml2 = (i for i in range(1, 10) if i % 2 == 0)
  11. print(".__next__()方式遍历结果:", end="")
  12. print(next(ml2), end=" ,") # next()相当于 生成器.__next__()
  13. print(next(ml2), end=" ,")
  14. print(next(ml2), end=" ,")
  15. print(next(ml2))

  上面代码执行结果如下:
  

  3.2 for in方式遍历,代码如下,

  1. ml = (i for i in range(1, 10) if i % 2 == 0)
  2. print("for in 遍历结果为;", end=" ")
  3. for i in ml:
  4. print(i, end=", ")

  上面代码执行结果为:

    


4 关闭生成器
  命令:生成器名称.close()  ,例如 ml.close()。

  注意:生成器只会遍历一次,当关闭生成器或者遍历一遍后,后续如果再调用,会抛出StopIteration异常提示。下次如果想继续重新遍历,必须先重新创建生成器。

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