生成器

什么是生成器?

生成器就是一种可循环可计算的机制

创建生成器方法1

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

生成器_第1张图片

创建L和G的区别仅在于最外层的[ ]和( ),L是一个列表,而G是一个生成器。我们可以直接打印出L的每一个元素,但我们怎么打印出G的每一个元素呢?如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得生成器的下一个返回值:

生成器_第2张图片

创建生成器方法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

生成器_第3张图片

仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:

生成器_第4张图片
生成器_第5张图片

在上面fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:

但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中:

生成器_第6张图片


生成器_第7张图片

send

例子:执行到yield时,gen函数作用暂时保存,返回i的值;temp接收下次c.send("python"),send发送过来的值,c.next()等价c.send(None)


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使用next方法

生成器_第9张图片

使用__next__()方法

生成器_第10张图片

使用send方法

生成器_第11张图片

实现多任务

生成器_第12张图片

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:

1.节约内存

2.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

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