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python生成器(Generators)

python生成器(Generators)

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montos 2020-04-16 17:44:51 486 0
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  • 生成器也是一种迭代器,但是你只能对其迭代一次。这是因为它们并没有把所有的值存在内存中,而是在运行时生成值。你通过遍历来使用它们,要么用一个“for”循环,要么将它们传递给任意可以进行迭代的函数和结构。大多数时候生成器是以函数来实现的。然而,它们并不返回一个值,而是yield(暂且译作“生出”)一个值。这里有个生成器函数的简单例子:

    def generator_function():
        for i in range(10):
            yield i
    
    for item in generator_function():
        print(item)
    
    # Output: 0
    # 1
    # 2
    # 3
    # 4
    # 5
    # 6
    # 7
    # 8
    # 9
    

    这个案例并不是非常实用。生成器最佳应用场景是:你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中,特别是结果集里还包含循环。

    译者注:这样做会消耗大量资源

    许多Python 2里的标准库函数都会返回列表,而Python 3都修改成了返回生成器,因为生成器占用更少的资源。 下面是一个计算斐波那契数列的生成器:

    # generator version
    def fibon(n):
        a = b = 1
        for i in range(n):
            yield a
            a, b = b, a + b
    

    函数使用方法如下:

    for x in fibon(1000000):
        print(x)
    

    用这种方式,我们可以不用担心它会使用大量资源。然而,之前如果我们这样来实现的话:

    def fibon(n):
        a = b = 1
        result = []
        for i in range(n):
            result.append(a)
            a, b = b, a + b
        return result
    

    这也许会在计算很大的输入参数时,用尽所有的资源。我们已经讨论过生成器使用一次迭代,但我们并没有测试过。在测试前你需要再知道一个Python内置函数:next()。它允许我们获取一个序列的下一个元素。那我们来验证下我们的理解:

    def generator_function():
        for i in range(3):
            yield i
    
    gen = generator_function()
    print(next(gen))
    # Output: 0
    print(next(gen))
    # Output: 1
    print(next(gen))
    # Output: 2
    print(next(gen))
    # Output: Traceback (most recent call last):
    #            File "<stdin>", line 1, in <module>
    #         StopIteration
    

    我们可以看到,在yield掉所有的值后,next()触发了一个StopIteration的异常。基本上这个异常告诉我们,所有的值都已经被yield完了。你也许会奇怪,为什么我们在使用for循环时没有这个异常呢?啊哈,答案很简单。for循环会自动捕捉到这个异常并停止调用next()。你知不知道Python中一些内置数据类型也支持迭代哦?我们这就去看看:

    my_string = "Yasoob"
    next(my_string)
    # Output: Traceback (most recent call last):
    #      File "<stdin>", line 1, in <module>
    #    TypeError: str object is not an iterator
    

    好吧,这不是我们预期的。这个异常说那个str对象不是一个迭代器。对,就是这样!它是一个可迭代对象,而不是一个迭代器。这意味着它支持迭代,但我们不能直接对其进行迭代操作。那我们怎样才能对它实施迭代呢?是时候学习下另一个内置函数,iter。它将根据一个可迭代对象返回一个迭代器对象。这里是我们如何使用它:

    my_string = "Yasoob"
    my_iter = iter(my_string)
    next(my_iter)
    # Output: 'Y'
    

    现在好多啦。我肯定你已经爱上了学习生成器。一定要记住,想要完全掌握这个概念,你只有使用它。确保你按照这个模式,并在生成器对你有意义的任何时候都使用它。你绝对不会失望的!

    2020-04-16 17:47:35
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