生成器

生成器

• 什么是生成器

  ​ 通过列表生成式，可以直接生成一个列表，但是由于受到内存的限制，列表的容量肯定是有限的。而且在创建一个包含极大元素个数的列表，不仅会占用很大的内存空间，如果我们只需要访问列表中的前几个元素，那么后面很多的元素就占用了很大的空间，白白浪费了空间。如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是不是就可以再循环中不断推算出后面的元素呢？这样就不必创建完整的列表，从而节省了大量的内存空间。

  ​ 在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称之为生成器：generator

• 创建生成器方法1

  ​ 想要创建一个生成器，第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[ ] 改成( )就行

  In [2]: a = [x for x in range(5)]In [3]: aOut[3]: [0, 1, 2, 3, 4]In [4]: b = (x for x in range(5))In [5]: bOut[5]: <generator object <genexpr> at 0x7f86c8009780>

  ​ 在上面的代码中，a是一个列表，b是一个生成器，那么怎么打印b中的而每个元素呢？

  ​ 可以通过next()函数来获取生成器的下一个返回值

  In [6]: next(b)Out[6]: 0In [7]: next(b)Out[7]: 1In [8]: next(b)Out[8]: 2In [9]: next(b)Out[9]: 3In [10]: next(b)Out[10]: 4In [11]: next(b)<hr />StopIteration                             Traceback (most recent call last)<ipython-input-11-641a931447e8> in <module>()----> 1 next(b)StopIteration: 

  ​ 生成器中保存的是算法 当我们每次调用next(b)时，就会计算出b的下一个元素的值，直到最后一个元素，没有更多的元素是就会抛出StopIteration异常。我们可以使用for循环来迭代它，也不用关心StopIteration异常的问题。

  In [14]: b = (x for x in range(5))In [15]: for x in b: ....:     print(x) ....:     01234In [16]: 

• 创建生成器方式2

  ​ 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(times):  n = 0  a, b = 0, 1  while n < times:      print(b)      a, b = b, a + b      n += 1fib(6)

  ​ 打印结果：1, 1, 2, 3, 5, 8

  ​ 上面的例子可以看出，函数实际上就是定义了Fibonacci数列的推算规则，可以很据算法推算出后面的值，想要将函数变成生成器，只需要将print(b)改成yield b 就可以了：

  def fib(times):  n = 0  a, b = 0, 1  while n < times:      yield b      a, b = b, a + b      n += 1for x in fib(6):  print(x)

  ​ 打印结果：1, 1, 2, 3, 5, 8

• yield和send

  ​ 只要函数中有yield，那就不能称之为函数了，应该叫生成器。

  ​ 第一次执行时，从头开始执行，当碰到yield时，会将yield后面的变量的值返回，第二次执行的时候，会从yield之后开始执行。

  ​ 取值时可以用for循环来取值，就不用担心异常的问题。

  ​ send和next相同，都是会从上次停止的地方开始运行。

  ​ 如果首次调用生成器对象，让其产生一个值，一定要用next()或者send(None)
  ​ 取值的时候，只能一个一个的取，不能跳着取值。

• 总结

  ​ 生成器是这样一个函数，它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量都保持不变。

  生成器不仅“记住”了它数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。

  ​ 生成器的特点：

  • 节约内存
  • 迭代到下一次的调用时，所使用的参数都是第一次所保留下的，即是说，在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的，而不是新创建的