Python的生成器(Generator)是一种特殊的迭代器,它可以动态地生成一系列值,而不需要在内存中先生成完整的列表或集合。生成器的核心思想是延迟计算,只有在需要时才生成下一个值,从而节省了内存和计算资源。
生成器可以用函数或者生成器表达式来实现。函数生成器使用 yield
语句来定义生成器函数,并在需要返回值时使用 yield
关键字,将结果发送给调用者。每次调用 next()
函数时,生成器函数会从上次停止的位置继续执行,并返回下一个值,直到生成器函数执行完毕。
以下是一个使用生成器函数的例子,生成器函数 my_generator
可以动态地生成斐波那契数列中的值:
def my_generator():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
# 使用生成器函数生成斐波那契数列
gen = my_generator()
print(next(gen)) # 输出:0
print(next(gen)) # 输出:1
print(next(gen)) # 输出:1
print(next(gen)) # 输出:2
print(next(gen)) # 输出:3
除了函数生成器,还可以使用生成器表达式来创建生成器,生成器表达式类似于列表推导式,但使用圆括号来包围表达式。与列表推导式不同的是,生成器表达式是按需计算的,而不是立即计算。
以下是一个使用生成器表达式的例子,生成器表达式可以动态地生成一系列随机数:
import random
# 使用生成器表达式生成随机数
gen = (random.randint(0, 100) for _ in range(10))
for num in gen:
print(num)
生成器是Python中非常强大和常用的概念,它可以大大简化代码的编写和处理大量数据的效率,特别是在处理海量数据时更具优势。