首页 > Python基础教程 >
-
python基础教程之python生成器
作者:慧雅
原文链接: http://www.pythonheidong.com/blog/article/20/
来源:python黑洞网 www.pythonheidong.com
生成器
首先让我们了解迭代器。根据Wikipedia,迭代器是一个对象,它使程序员能够遍历容器,特别是列表。但是,迭代器执行遍历并允许访问容器中的数据元素,但不执行迭代。你可能会感到困惑,所以让我们慢一点。有三个部分:
- 可迭代
- 迭代器
- 迭代
所有这些部分都相互关联。我们将逐一讨论它们,然后讨论生成器。
可迭代
Python中的任何对象都有一个__iter__或一个__getitem__定义的 方法,它返回一个迭代器,简而言之,iterable是任何可以为我们提供迭代器的对象。什么是迭代器?
迭代器
Python中的只要定义了next(Python2)或 __next__方发就是一个迭代器。现在让我们理解迭代。
迭代
简单来说,它是从例如列表中获取元素的过程。当我们使用循环来循环某对象时,它被称为迭代。它是流程本身的名称。现在我们对这些术语有了基本的了解,让我们了解生成器。
生成器
生成器是迭代器,但您只能迭代它们一次。这是因为它们不会将所有值存储在内存中,它们会动态生成值。您可以通过迭代它们来使用它们,或者使用'for'循环,或者将它们传递给任何迭代的函数或构造。大多数时候generators都是作为函数实现的。这是一个generator函数的简单示例:
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
在这种情况下,它并没有真正有用。生成器最适合计算大量结果(特别是涉及循环本身的计算),您不希望同时为所有结果分配内存。lists在Python 2 中返回的许多标准库函数 已在Python 3中被修改为generators返回,因为generators需要的资源更少。
这是一个generator计算斐波纳契数的例子:
# generator version def fibon(n): a = b = 1 for i in range(n): yield a a, b = b, a + b现在我们可以像这样使用它:
for x in fibon(1000000): print(x)这样我们就不必担心使用大量资源了。但是,如果我们这样实现它:
def fibon(n): a = b = 1 result = [] for i in range(n): result.append(a) a, b = b, a + b return result在计算大量输入时,它会耗尽我们所有的资源。我们已经讨论过,我们只能迭代generators一次,但我们还没有测试过。在测试之前,您需要了解Python的另外一个内置函数next()。它允许我们访问序列的下一个元素。让我们测试一下:
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,在取出所有值之后next()会导致 StopIteration错误。基本上这个错误告诉我们所有的值都已被取出了。您可能想知道为什么我们在使用for循环时不会出现此错误?答案很简单, for循环自动捕获这个错误并停止 next。您是否知道Python中的一些内置数据类型也支持迭代?让我们来看看:
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那不是我们所期望的。str不是迭代器。嗯,这是对的!它是可迭代的但不是迭代器。这意味着它支持迭代但我们不能直接迭代它。那么我们如何迭代呢?现在是时候学习一个内置函数了iter。虽然 int不是可迭代的,但我们可以在字符串上使用它!
int_var = 1779 iter(int_var) # Output: Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # TypeError: 'int' object is not iterable # This is because int is not iterable my_string = "Yasoob" my_iter = iter(my_string) print(next(my_iter)) # Output: 'Y'现在好多了。我相信你喜欢学习生成器。请记住,只有在使用它时才能完全掌握这个概念。确保您遵循此模式,并在它们对您有意义时使用 。你不会失望的!