Python 生成器

生成器

    生成器跟迭代器有点类似，是个数据生成器，目的就是为了减少内存的使用。要使用一个数据就生成一个数据，而不是一下子直接把数据加载到内存中，比如，如果有一个4G的文件要处理，直接加载到内存是不现实的。

 

先谈一下列表生成式：

版本1：

[x * x for x in range(1, 11)]

版本2：

L = []for x in range(1, 11):L.append(x * x)

版本1 会比版本2 快很多：

原因：版本1采用列表生成器，可以知道列表的长度，就可以预先在内存中分配好内存，而版本2，使用append,可能本来分配的内存不够，所以，append之后就需要重新复制，拷贝，会比较浪费时间。

 

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100万个元素的列表，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。

 

    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。

 

列表生成式和生成器的区别：

L = [x*x for x in range(10)]print Lg = (x*x for x in range(10))for item in g:print item

经验：生成器只是在解决迭代的问题上会起作用，你把函数定义为生成器，使用yield关键词，在生成器函数中要给初始条件，然后定义迭代的规则。

 

生成器的工作原理：

def fib(max):    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        yield b        a, b = b, a + b        n = n + 1    return     f = fib(6)print next(f)print next(f)

    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。最后一次调用next()就会抛出异常 StopIteration

不用for循环，而是用next()模拟生成器的运行机理：

   

def fib(max):    n, a, b = 0, 0, 1    while n < max:        yield b        a, b = b, a + b        n = n + 1    return     # call generator manually:g = fib(5)while 1:    try:        x = next(g)        print('g:', x)    except StopIteration as e:        print('Generator return value:', e.value)        break

总结：

generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。