也就是说,生成器其实就是带yield的函数,而调用该函数时遇到yield的位置,该函数就返回yield返回的值,并且之后该函数会停在那个位置,直到下次调用。
定义一个迭代器:
def count_up_to(n):
for i in range(n):
yield i
使用for循环进行迭代
# 使用生成器进行迭代
for num in count_up_to(5):
print(num)
使用next迭代:
# 创建生成器对象
generator = count_up_to(6)
# 输出
print(next(generator))
print(next(generator))
利用yield每次返回后会保留函数内参数的特点,可以很好的解决递归问题:
def fibonacci(n):
a, b, cnt = 0, 1, 0
while True:
if cnt > n:
return
yield a
a, b = b, a + b
cnt += 1
n = 5
f = fibonacci(n)
fib_lst = [next(f) for _ in range(5)]
print(fib_lst)
对比不使用yield的实现方法,普通方法(比如迭代方法)会一次性计算和存储所有的值,可能会占用更多的内存。
生成器的主要优势是节省内存,因为它们按需生成值,而不是一次性生成所有值。这使得它们非常适合处理大量数据或无限序列的情况。