Python学习---生成器的学习1210

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：

结论： 生成器本质是一个函数，不同于函数的是它生成的是一个对象，不执行函数内的代码

1.1. 列表生成器

列表生成器: 列表是直接生成数字在内存，可以随时调用

元组显示的类型是生成器，只存储在内存中，但是只有在调用的时候生成

b = [x for x in range(10)]
c = (x for x in range(10))
print(b, c)
print(type(b), type(c))

生成器的创建方法

1. c = (x for x in range(10))， 利用 ()来生成

2.  利用yield()方法

利用()生成

c = (x for x in range(10))
# print(c.next)  在Py2中的方法
print(c.__next__())  # 输出0，__next__()是一个私有方法，不建议用
print(next(c))       # 输出1， 利用next内置函数迭代输出，当输出到最有一个元素的时候，就不会输出数据
for i in c:          # for调用C里面的next去迭代输出，节约内存空间
    print(i, end='\t')  # 2 3 4 5 6 7 8 9 ,因为前面输出了0,1，所以指针指向了下一位，所以从2开始

利用yield创建：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 fun():
    print('ok')
    yield 1  # 有yield关键字，代表fun()非函数，是一个生成器
    # 此时作为return 直接结束了函数

g = fun() # 此时的fun()是一个生成器对象，而非函数
print(g)  # <generator object fun at 0x0000000000AFDEB8>
a = next(g)
print('a', a) # 接收了传递回来的值1
# next(g)     # ok， 当遇到yield1的时候，可以认为是return 1,结束了函数的执行，g释放，所以后面的print在执行会报错
print(next(g))  # print()里面是一个可迭代对象,yield 1返回一个1被print捕捉到，所以 迭代输出 ok 和 1

生成器的send()方法：使用之前必须先进入到生成器里面，然后利用send()赋值给上次返回处

def fun():
    print('ok1')
    count = yield 1
    print(count)
    yield 2

b = fun()
b.send(None)  # 等价于 next(b),开始进入到函数, 直到遇到了yield 1后返回到此处，执行后面的b.send('hello world')
tt = b.send('hello world')  # 进入到退出的yield 1的位置，将'hello world'赋值给count进行打印，遇到yield 2后返回结果到此处
print(tt)     # 将yield 2的结果赋给tt, 然后进行打印

生成器的应用

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 consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield
       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)
producer("ftl1012")

利用生成器实现斐波那契

def fib(max):
    n, b, a = 0, 0, 1
    while n <= max:
        # print(b, end='\t')
        yield b  # 等价于 print(b),将我们需要的结果先存放起来
        b, a = a, b+a  # 赋值是同时执行的
        n += 1

gen = fib(6)
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))
print(next(gen))

【学习参考】http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html

【学习参考】http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5830025.html