python3-知识扩展扫盲易忘-generator的用法

前部分转自：

https://www.cnblogs.com/Tsukasa/p/6613934.html

通过列表list生成器，我们可以直接创建一个列表

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>>> x = list(range(1,11)) >>> x [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

　　但是，受到内存的限制，列表的容量是有限的，而且创建一个包含100万1个亿的列表时候，不仅会占用很大的储存空间，如果有事我们只要访问前面几个元素，那后面大多数元素都白白浪费了。而且运作效率低下。
　　如果列表元素可以按某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后面的元素呢?这样就不必要创建一个完整的list列表了，从而提升程序的效率。在python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器generator

　　要创建一个generator，有很多方法：

第一种方法很简单，就是只要把一个列表生成试的  [ ]  改成 （ ） 就可以创建一个generator：

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>>> l = [x * x for x in range(10)] >>> l [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x00000000035BC410>

L 是一个list， 而 G 是一个generator：它们在创建时候最基本的不同就list是 [ ] ,而generator是 ( ) 。

我们可以直接打印出list的全部元素，但是怎么打印出generator的全部元素呢？

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1 2	>>> g <generator object <genexpr> at 0x00000000035BC410>

　　如果要一个个打印出来，可以通过next（）函数来获得generator的下一个返回值。

　　

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>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) Traceback (most recent call last):   File "<pyshell#18>", line 1, in <module>     next(g) StopIteration

　　　　generator保存的是算法，每次调用 next（g）的时候才会计算 g 的下一个元素值，直到计算到最后一个元素，没有下一个元素时，会返回stopIteration的错误。

当然，上面这种不停调用next （g）这种方法实在是太繁琐了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是一个可迭代对象：

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>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ...     print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81

jieba的cut_for_search输出可以按：

seg_list = jieba.cut_for_search("你好明天")

print(",".join(seg_list)) seglist 为generator