python学习笔记4.1-python高级之生成器

生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数,每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器)。 如果一个函数包含yield关键字,这个函数就会变为一个生成器。 生成器并不会一次返回所有结果,而是每次遇到yield关键字后返回相应结果,并保留函数当前的运行状态,等待下一次的调用。 由于生成器也是一个迭代器,那么它就应该支持next方法来获取下一个值。

1 基本操作

# 通过`yield`来创建生成器
def func():
   for i in xrange(10);
        yield i

# 通过列表来创建生成器
[i for i in xrange(10)]
# 调用如下
>>> f = func()
>>> f # 此时生成器还没有运行
<generator object func at 0x7fe01a853820>
>>> f.next() # 当i=0时,遇到yield关键字,直接返回
0
>>> f.next() # 继续上一次执行的位置,进入下一层循环
1
...
>>> f.next()
9
>>> f.next() # 当执行完最后一次循环后,结束yield语句,生成StopIteration异常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> 

除了next函数,生成器还支持send函数。该函数可以向生成器传递参数

>>> def func():
...     n = 0
...     while 1:
...         n = yield n #可以通过send函数向n赋值
... 
>>> f = func()
>>> f.next() # 默认情况下n为0
0
>>> f.send(1) #n赋值1
1
>>> f.send(2)
2
>>> 

2 应用

最经典的例子,生成无限序列。

常规的解决方法是,生成一个满足要求的很大的列表,这个列表需要保存在内存中,很明显内存限制了这个问题。

def get_primes(start):
    for element in magical_infinite_range(start):
        if is_prime(element):
            return element

如果使用生成器就不需要返回整个列表,每次都只是返回一个数据,避免了内存的限制问题。

def get_primes(number):
    while True:
        if is_prime(number):
            yield number
        number += 1

其实生成器很好理解,就是按照规定一次生成一个元素的机制,利用生成器 生成的对象一定就是一个可迭代对象,因为每一次只生成了一个元素。

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