python高阶编程(一)

1.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。

创建生成器的方法很多，第一种：将列表生成器最外一层的中括号，改为小括号，即元组生成式

# 生成器方法1，即元组生成式
list1 = [i for i in range(1, 11)]
print(list1)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
list2 = (i for i in range(1, 11))  # 生成器对象，generator
print(list2)  # <generator object <genexpr> at 0x000002A1E3F75740>

第二种：通过yield函数创建生成器，如下代码通过斐波拉契例子对第二种方法充分认识

# 使用yield函数创建生成器
def test1(times):  # 有限斐波拉契
    a, b = 0, 1
    n = 0
    while n < times:
        yield b  # 创建生成器：返回后面变量值给生成器
　　　　　# temp = yield b
　　　　　# print(temp)  会打印None，这两步无效操作
　　　　　a, b = b, a+b 
　　　　　n += 1 
　　　　　return 'done'

打印生成器中的元素可以通过，next()函数，生成器__next__()方法，也可以通过for循环打印，还有send，注意打印生成器是通过游标，打印下个元素，只能往后不能倒退。其次，使用next，__next__()会抛出异常(原因:会记录游标位置),for不会报错。

# 第一种方法打印情况
list1 = (i for i in range(1, 11))
print(list1)
print(next(list1))
print(list1.__next__())
for i in list1:
    print(i)

打印结果如下：