python学习笔记--generator生成器

在代码中遇到了一个关键字yield，查yield遇到了generator生成器，查generator遇到了迭代。于是从后往前一点点看吧

迭代iteration

当我们建立了一个列表、元组或字符串时，我们能够逐个读取其中的内容，因此称之为可迭代对象。例如用列表生成式建立一个列表：

lsta=[x**2 for x in range(10)]for x in lsta:    print(x,end=' ')# 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 

所有能够使用for...in...语法的都是迭代器，如列表(list)、元组(tuple)、字符串(str)、字典(dict)等，它们能够存储一定数量的元素并允许在其上进行特定操作。由于每一个元素都会占用特定的内存空间，因此当数据量非常大的时候其消耗的内存空间也将很大。如果我只是想按序读取而不需要将大量的元素全部存储在内存空间，那么生成器将会是一个很好的选择。

生成器generator

生成器是可迭代的，与列表类似，不同的是：生成器仅可读取一次，因为它并没有将所有元素放到内存中，而是实时生成数据。创建一个生成器代码如下：

gena=(x**2 for x in range(10))print(gena) # <generator object <genexpr> at 0x0383FCF0>for x in gena:    print(x,end=' ')# 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 

看起来只是列表的[]变成了()而已，但是如下代码就能看出生成器在内存空间占用方面的优势：

import syslsta=[x**2 for x in range(10)]lstb=[x**2 for x in range(0x7ffff)]gena=(x**2 for x in range(10))genb=(x**2 for x in range(0x7ffff))print(sys.getsizeof(lsta)) # 100print(sys.getsizeof(lstb)) # 2145012print(sys.getsizeof(gena))# 48print(sys.getsizeof(genb))# 48

yield

关键字yield类似return，只是函数返回的是一个生成器。例如：

def testyield(maxn):    i=0    while i<maxn:        yield i        i+=1for i in testyield(10):    print(i,end=' ')# 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 

对于函数testyield()，在调用该函数的时候，其内部代码并不会立即执行，它只是返回了一个生成器对象。当使用for进行迭代的时候，函数内部的代码才会执行，具体过程如下：

第一次迭代中，函数执行到yield并返回yield后面的变量作为第一次迭代的结果，此时i的值0，第二次迭代会接着从上次执行到的位置开始，继续执行接下来的代码，即i+=1，并再次到达yield为止，此时i的值是1。直到没有可返回的值为止。

当函数执行结束时，生成器generator会自动抛出StopIteration 异常，表示迭代完成。在 for 循环里，无需处理 StopIteration 异常，循环会正常结束。代码如下：

mytest=testyield(10)while True:    mytest.__next__()

以上代码抛出异常：

Traceback (most recent call last):
  File "E:/Workplace_pycharm/testpython/test.py", line 21, in <module>
    mytest.__next__()
StopIteration

下面补充一些迭代模块

itertools迭代工具

全排列permutations

permutations可以对传入的参数进行全排列，并返回一个生成器。例如：
import itertoolsla=['A','B','C']p=(itertools.permutations(la))print(list(p))# [('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]

分组groupby
groupby可以把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起，例如：
stra='AAAASSSSDDDDFFFFFFGGHHJKK'for key,item in itertools.groupby(stra):    print(key,list(item))# A ['A', 'A', 'A', 'A']# S ['S', 'S', 'S', 'S']# D ['D', 'D', 'D', 'D']# F ['F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F']# G ['G', 'G']# H ['H', 'H']# J ['J']# K ['K', 'K']

无限迭代count
count(start)返回以start为起点的自然数列，例如：

genCount=itertools.count(3)for x in genCount:    print(x,end=' ')#3 4 5 6 7 .... 停不下来

无限迭代cycle

cycle(iter)会将传入的迭代器无限重复，例如：

genCycle=itertools.cycle('ASDF')for x in genCycle:    print(x,end=' ')# A S D F A S D F S A D F ... 停不下来

无限迭代repeat

repeat()将传入的参数无限重复，若指定第二个参数(重复次数)则重复有限次，例如：

genReapeat=itertools.repeat('ASDF',3)for x in genReapeat:    print(x,end=' ')# ASDF ASDF ASDF