1. 生成器定义

在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

2. 为什么要有生成器

列表所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。

如:仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

如果列表元素按照某种算法推算出来,那我们就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。

简单一句话:我又想要得到庞大的数据,又想让它占用空间少,那就用生成器!

3.如何创建生成器

第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

>>> L = [x * x for x 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>

创建Lg的区别仅在于最外层的[]()L是一个list,而g是一个generator。

方法二, 如果一个函数中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator。调用函数就是创建了一个生成器(generator)对象。

4. 生成器的工作原理

(1)生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法,

  工作原理就是通过重复调用next()方法,直到捕获一个异常。

(2)带有 yield 的函数不再是一个普通函数,而是一个生成器generator。

  可用next()调用生成器对象来取值。next 两种方式 t.__next__()  |  next(t)。

  可用for 循环获取返回值(每执行一次,取生成器里面一个值)

  (基本上不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代)。

(3)yield相当于 return 返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代时,代码从yield的下一条语句开始执行。

(4).send() 和next()一样,都能让生成器继续往下走一步(下次遇到yield停),但send()能传一个值,这个值作为yield表达式整体的结果

  ——换句话说,就是send可以强行修改上一个yield表达式值。比如函数中有一个yield赋值,a = yield 5,第一次迭代到这里会返回5,a还没有赋值。第二次迭代时,使用.send(10),那么,就是强行修改yield 5表达式的值为10,本来是5的,那么a=10

感受下yield返回值的过程(关注点:每次停在哪,下次又开始在哪)及send()传参的通讯过程,

思考None是如何产生的(第一次取值:yield 返回了 i 值 0,停在yield i,temp没赋到值。第二次取值,开始在print,temp没被赋值,故打印None,i加1,继续while判断,yield  返回了 i 值 1,停在yield i):

好了,话不多说,翠花,上栗子:

 #encoding:UTF-8
def yield_test(n):
for i in range(n):
yield call(i)
print("i=",i)
print("Done.") def call(i):
return i*2 for i in yield_test(5):
print(i,",")

  结果:

>>>
0 ,
i= 0
2 ,
i= 1
4 ,
i= 2
6 ,
i= 3
8 ,
i= 4
Done.
>>>

理解的关键在于:下次迭代时,代码从yield的下一条语句开始执行。

总结:

什么是生成器?

生成器仅仅保存了一套生成数值的算法,并且没有让这个算法现在就开始执行,而是我什么时候调它,它什么时候开始计算一个新的值,并给你返回。

练习题:

def count_down(n):
while n >= 0:
newn = yield n
print('newn', newn)
if newn:
print('if')
n = newn
print('n =', n)
else:
n -= 1 cd = count_down(5)
for i in cd:
print(i, ',')
if i == 5:
cd.send(3)

结果:

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