在编程中我们经常会用到列表,以前使用列表时需要声明和初始化,在数据量比较大的时候也需要把列表完整生产出来,例如要存放1000给数据,需要准备长度1000的列表,这样计算机就需要准备内存放置这个列表,在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator,这个功能在列表使用时比较节省空间,使用方法:

g=(i*2 for i in range(10))
data=g.__next__()
print(d)

取列表时data=g.__next__(),此时才去生成。

应用:生成斐波拉契数列

def fig(num):
n,a,b=0,0,1
while n<num:
yield b
a,b=b,a+b
n+=1
return 'done'

fig(10) 定义长度为10的数列

fig(10)
for i in range(10):
try:
x=next(g)
print(x)
except StopIteration as e:
print('error %s' % e.value)
break

运行结果:
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

这里,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。

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

import time

def customer(name):
print('%s要吃包子' %name)
while True:
baozi=yield
print('%s包子来了,很快就被%s吃了' %(baozi,name) )
return '出错了' #抛出异常 def producter(name,student,num):
g=customer(student) #**要吃包子
g.__next__()
print('%s厨师了解到%s要吃包子,开始做包子' %(name,student))
for i in range(num):
time.sleep(1) #用时1秒
g.send('韭菜馅') #包子做好,送给学生
print('包子卖完了') #张厨师,学生今天中午吃包子,用10斤面做20个包子
producter('张厨师','学生',10)

运行结果:

学生要吃包子
张厨师厨师了解到学生要吃包子,开始做包子
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
包子卖完了

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