python generator用法
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生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。
>>> 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 0x104feab40>
创建L
和g
的区别仅在于最外层的[]
和()
,L
是一个list,而g
是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?
如果要一个一个打印出来,可以通过generator的next()
方法:
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> g.next()
9
>>> g.next()
16
>>> g.next()
25
>>> g.next()
36
>>> g.next()
49
>>> g.next()
64
>>> g.next()
81
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
generator保存的是算法,每次调用next()
,就计算出下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。
当然,上面这种不断调用next()
方法实在是太变态了,正确的方法是使用for
循环,因为generator也是可迭代对象:
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print n
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()
方法,而是通过for
循环来迭代它。
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。
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield
关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()
的时候执行,遇到yield
语句返回,再次执行时从上次返回的yield
语句处继续执行。
>>> def odd():
... print 'step 1'
... yield 1
... print 'step 2'
... yield 3
... print 'step 3'
... yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
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