Python面试题之Python生成器

首先说明一下生成器也是迭代器,也有迭代器的那些优点。

那为什么要生成器呢?因为到目前为止都 不是你写的迭代器,都是别人定义好的。那如何自己去造一个迭代器呢?下面的内容就会给你答案。

想要自己造一个迭代器,我们可以根据迭代器的特征(只要一个对象有__iter____next__方法那它就是迭代器),自己定义一个类,然后定义一个__iter__()__next__(), 然后这个类实例化的对象就是一个迭代器啦。

但是这样写太麻烦啦!何况我们现在还没有学到类的知识,怎么办?给你一个魔法棒,让你快速优雅高效地造一个迭代器。

yield关键字

第一种自造迭代器的方法就是使用yield关键字。具体怎么实现呢? 非常简单,如下所示:

def g():
    print("Hey~ 生成器")
    yield 1

 上面的写法非常类似于函数的定义,相当于把return换成了yield(当然,并没有这么简单)。

 此时,我执行g()返回的就是一个生成器。就是这么简单。

ret = g()
print(ret)  #输出<generator object g at 0x101fef6d0>

但是这里有个特别需要注意的地方,也是与函数最明显的区别:

我们执行g()的时候,并没有打印"Hey~ 生成器",就像函数没执行一样。 这也是生成器一个非常重要的特点,那就是你执行g()返回的是一个生成器,同时只有在迭代它(调用它的__next__())的时候它才开始执行内部代码,碰到yield关键字就返回yield后面的值并停止。

print(ret.__next__())  $print(next(ret))

输出:

Hey~ 生成器
1

当然for循环它也是可以的:

for i in ret:
    print(i)

 输出:

Hey~ 生成器
1

yield还可以多次执行,这与return也有区别。

def g2():
    print("Hey~ 生成器1")
    yield 1
    print("Hey~ 生成器2")
    yield 2

ret = g2()

此时,你执行下next(ret),会打印"嘿!生成器1",然后返回一个1,再执行一次next(ret),会打印出"嘿!生成器2",然后返回一个2

print(next(ret))
# 输出
Hey~ 生成器1
1
print(next(ret))
# 输出
Hey~ 生成器2
2

yield与return的区别

在一个函数里return只能执行一次,return之后函数就彻底结束了:

def test_return():
    return 1
    return 2    #永不执行
    return 3    #永不执行

yield之后可以保存函数的运行状态,下次继续执行:

def test_yield():
    yield 1
    yield 2    #下次next()后执行
    yeild 3    #下次next()后执行

下面的例子中,使用return时,只能返回0

def test_return2():
    for i in range(10):
        return i    #只能返回0,函数就结束了

使用yield能够依次返回0~9

def test_yield2():
    for i in range(10):
        yield i     #每调用一次next()就会一次弹出0~9

yield的作用

  1. yield把函数变成了生成器(生成器就是迭代器)。
  2. 为函数封装好了__iter____next__方法,把函数的执行结果做成了迭代器。
  3. 遵循迭代器的取值方式 — obj.__next__(),触发的是函数的执行。函数暂停与继续执行的状态都是由yield保存的。

倒计时的例子:

def countdown(n):
    print("倒计时开始")
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1
    print("发射")

分析下面语句的执行过程:

g = countdown(5)
print(g.__next__())  # 打印"倒计时开始" 返回5 (此时n=5)
print(g.__next__())  # 返回4 (此时n=4)
print(g.__next__())  # 返回3 (此时n=3)
print(g.__next__())  # 返回2 (此时n=2)
print(g.__next__())  # 返回1 (此时n=1)
print(g.__next__())  # 打印"发射" 抛出StopIteration异常(此时n=0)

调用__next__()时函数执行内部代码,到yield关键字时暂停:

g = countdown(5)
print(g.__next__())

 输出:

倒计时开始
5

生成器也是不能后退:

g = countdown(5)
print(g.__next__())
print(g.__next__())
for i in g:
    print(i)

输出:

倒计时开始
5
4
-- for --
3
2
1
发射

每调用一次countdown(5)得到的都是不同的生成器

for i in countdown(5):
    print(i)
    
for i in copuntdown(5):
    print(i)

输出:

5
5

下面的例子也是一样,每一次print中countdown(5)都是一个全新的生成器,所以打印出来的值都是5

print(countdown(5).__next())
print(countdown(5).__next())
print(countdown(5).__next())

输出:

5
5
5

生成器表达式

我们之前学过列表推导式,是这样写的:

>>> [i for i in range(10)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

这样来得到一个元素数量较小的列表是非常方便的,但是如果要创建一个元素数量巨大的列表,就不那么友好了

>>> [i for i in range(10000000000)]
...

 这个时候只要把[]换成()就把列表推导式 变成了生成器表达式,得到的就是一个生成器对象,就是这么神奇。

这就是第二种自造迭代器的方法。

>>> (i for i in range(10))
<generator object <genexpr> at 0x101fef6d0>

 我们可以直接使用for循环遍历上面得到的生成器:

>>> for i in  (i for i in range(10)):
...     print(i)
... 
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

这样我们就能自信的创建个10000000000元素的生成器,不担心内存会爆了。

>>> (i for i in range(10000000000))
<generator object <genexpr> at 0x101fef728>

最后的总结:

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