python学习之---生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含1000万个元素的列表,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。
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)。
要创建一个generator,有很多种方法。
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:
1. 简单的列表操作:
- >>> list1 = [x*x for x in range()]
- >>> list1
- [, , , , , , , , , ]
- >>> list2 = [*x for x in range()]
- >>> list2
- [, , , , , , , , , , , ]
- >>>
2. 生成器操作:
- >>> list3 = (x*x for x in range())
- >>> list3
- <generator object <genexpr> at 0x7f302fdb6cd0>
- >>> list1
- [, , , , , , , , , ]
- >>> list2
- [, , , , , , , , , , , ]
- >>>
如代码所示,list1和list2是一个列表,而list3是一个generator,在任意时刻我们可以随便打印出list1和list2的列表元素,但是我们怎么才可以打印出list3的元素呢?,在这里generator提供一个打印自身元素的函数,next()。
- >>> list3
- <generator object <genexpr> at 0x7f302fdb6cd0>
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- >>> list3.next()
- Traceback (most recent call last):
- File "<stdin>", line , in <module>
- StopIteration
- >>>
generator保存的是算法,每次调用next()
,就计算出下一个元素的值,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。
使用next方法虽然可以计算出生成器的值,但是,实在是太不人性化了,在此,还有没有更好的方法来输出生成器的值呢?方法肯定是有的,那就是采用for迭代输出:
- >>> list4 = (x*x for x in range())
- >>> list3
- <generator object <genexpr> at 0x7f302fdb6cd0>
- >>> for n in list4:
- ... print n
- ...
- >>>
所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()
方法,而是通过for
循环来迭代它。
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 fibla(max):
- ... n,a,b = ,,
- ... while n < max:
- ... print b
- ... a,b = b,a+b
- ... n = n +
- ...
- >>> fibla()
- >>>
观察之后发现,fibla函数其实是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib
函数变成generator,只需要把print b
改为yield b
就可以了:
- >>> def fibla(max):
- ... n,a,b = ,,
- ... while n < max:
- ... print b
- ... a,b = b,a+b
- ... n = n +
- ...
- >>> fibla()
- #上下对比
- >>> def fibla(max):
- ... n,a,b = ,,
- ... while n < max:
- ... yield b
- ... a,b = b,a+b
- ... n = n +
- ...
- >>> fibla()
- <generator object fibla at 0x7f302fd5ca00>
- >>>
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含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:
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。
- >>> def fibla(max):
- ... n,a,b = ,,
- ... while n < max:
- ... yield b
- ... a,b = b,a+b
- ... n = n +
- ...
- >>> fibla()
- <generator object fibla at 0x7f302fd5ca00>
- >>> for x in fibla():
- ... print x
- ...
- >>>
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