通过列表生成式,我们可以快速创建一个列表,但是受到内存的限制,列表容量是有限的,而且一个包含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当前几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以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中的过程不断推算出后续的元素呢?就不必创建完整的列表了,从而节省大量的内存。在python中一边循环一百年计算的机制成为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多方法,第一种方法最简单,只要把列表生成式的[]改为() ,就创建了一个generator:

L = [x * x for x in range(10)]
print(L)
打印结果:[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
g = (x * x for x in range(10))
print(g)
打印结果:
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:

 next(g)
next(g)
next(g)
next(g)
next(g)
结果:
0
1
4
9
16

generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),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, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'

这里,最难理解的就是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。

举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:

def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)

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