Ⅰ起因

  学习python的同学通常会遇到这样一道经典生成器测试题:

def gen():
for i in range(4):
yield i
base = gen()
for n in (2,10):
base = (i+n for i in base)
print(list(base))
[21,22,23,24]

#简单解答:
因为for循环了两次,并对base从新赋值了,所以可以简化为(i+n for i in (i+n for i in base)) 而n 全部引用了后赋值的10。最里面的base引用的是gen。

答案及解释

   但是这个解答并没有回答一个核心问题:为什么最里层的n 始终用的是10,而base可以找到之前的gen()?

     为了简化问题,我把这道题改造了成这样:

a1 = 3
b = (i for i in range(a1))
a1 = 5
list(b) #[0, 1, 2] a1 = 3
b = (a1 for i in range(3))
a1= 5
list(b) #[5, 5, 5]

  或许各位会猜测:这个问题可能和for后面的数据类型有关系吧?

Ⅱ原理探索

  但如果把range()和前面的数值都改造为列表,结果如下:

a1 = 1
b=([a1,] for i in range(3))
a1=2
list(b) # [[2], [2], [2]] a1 =1
b = (i for i in [a1,])
a1 = 2
list(b) # [1] #也可以把以上两个表达式结合一下
a1 = 1
b = ([a1,i] for i in [a1,])
a1 = 2
list(b) #[[2, 1]]

显而易见,当变量在for前面的时候,会引用后声明的值,而当变量在for后面的iterator中的时候会引用之前声明的值,并且与数据类型无关。

By the way, 可能很人多还不确定列表本身的设定:a =1     b = [a,]       a =2     print(b)   #[1,]

当然以上全部是生成器表达式。如果手动定义一下生成器呢?

a =1
def zz():
for i in [a,]:
yield [a,i]
cc = zz()
a=2
print(list(cc)) #[[2, 2]] #如果传入a
a =1
def zz(a):
for i in [a,]:
yield [a,i]
cc = zz(a)
a=2
print(list(cc)) #[[1,1]]

  生成器函数的测试结果是前后一致,不存在这个问题。

  进一步测试:

a = 1
c = ([b,i] for i in [a,])
b = 1
list(c) #[[1, 1]] # 但是如果a在生成器表达式后面定义的话:
c = ([b,i] for i in [a,])
b = 1
a = 1
list(c) # 会报错 #p.s. 在生成器函数也不会报错

Ⅲ执行效率比较

  对于简单的生成器,生成器表达式更方便、更直观。那么两者的执行效率是否存在差异呢?Timeit!

import timeit
def b():
a = 9999
def c():
for i in range(a):
yield i
list(c())
print(timeit.timeit(stmt=b,number=1000))

函数模式

import timeit
def b():
a = 9999
c = (i for i in range(a))
list(c)
print(timeit.timeit(stmt=b,number=1000))

表达式

结果:

    函数模式    表达式模式

    1.260876    1.235369  
    1.253225    1.238639
    1.256804    1.235393
    1.258575    1.238165

我们看到生成器表达式提供的便利的确是以效率的损耗作为代价的。

进一步的验证表明:生成器表达式初始化的过程相比生成器函数需要花费更多的时间(接近2倍),但是由于初始化的时间过短,并不是形成差距的主要原因。函数模式的生成器会随着next()次数的增加在时间上逐步拉开与生成器表达式差距。调用效率的差距才是主要原因。

Ⅳ结论

  生成器表达式,会在程序执行的过程中运行for 后面的代码,并对for后面的代码进行赋值,而for之前的代码以及生成器函数并不会执行,只会进行编译。

  尽管,生成器表达式代码更简洁,但在生成器初始化和生成器调用的效率上都表现出了与传统生成器函数的差距。

注:列表推导式并不存在这样的问题(当然也不应该出现)

python 特别的生成器表达式的更多相关文章

  1. 05.python解析式与生成器表达式

    解析式和生成器表达式 列表解析式 列表解析式List Comprehension,也叫列表推导式 #生成一个列表,元素0-9,将每个元素加1后的平方值组成新的列表 x = [] for i in ra ...

  2. Python - 列表解析式/生成器表达式

    列表解析式: [expr for iter_var in iterable if cond_expr] 生成器表达式: (expr for iter_var in iterable if cond_e ...

  3. 详解Python中的生成器表达式(generator expression)

    介绍 1.生成器表达式(generator expression)也叫生成器推导式或生成器解析式,用法与列表推导式非常相似,在形式上生成器推导式使用圆括号(parentheses)作为定界符,而不是列 ...

  4. python基础之生成器表达式形式、面向过程编程、内置函数部分

    生成器表达式形式 直接上代码 1 # yield的表达式形式 2 def foo(): 3 print('starting') 4 while True: 5 x=yield #默认返回为空,实际上为 ...

  5. 详解python中的生成器表达式

    什么是生成器表达式 还记得列表解析吗?我们把[]换成()就变成生成器表达式了. g = (x for x in [1, 2, 3, 4]) print(g) # <generator objec ...

  6. 【Python】【容器 | 迭代对象 | 迭代器 | 生成器 | 生成器表达式 | 协程 | 期物 | 任务】

    Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyn ...

  7. Python 进阶_生成器 & 生成器表达式

    目录 目录 相关知识点 生成器 生成器 fab 的执行过程 生成器和迭代器的区别 生成器的优势 加强的生成器特性 生成器表达式 生成器表达式样例 小结 相关知识点 Python 进阶_迭代器 & ...

  8. python迭代器和生成器(3元运算,列表生成式,生成器表达式,生成器函数)

    1.1迭代器 什么是迭代器: 迭代器是一个可以记住遍历的位置对象 迭代器对象从集合的第一个元素元素开始访问,直到所有元素被访问完结束,迭代器只能往前不会后退. 迭代器有两个基本方法:iter ,nex ...

  9. Python学习笔记2:构造序列:列表推导和生成器表达式

    欢迎访问个人网站:www.comingnext.cn 1. 关于Python内置序列类型 a. 按能否存放不同类型的数据区分 容器序列: list.tuple 和collections.deque这些 ...

随机推荐

  1. 复杂JSON对象的查询与合并

    一个表里存放了全国各地地区.省.市.县区的数据,为了提高加载速度我保存成了本地的JSON文件 结构大致如下: [{ "text": "中华人民共和国", &qu ...

  2. 使用电脑ODBC测试数据库连接方法

    使用电脑ODBC测试数据库连接方法 一.打开电脑的控制面板——管理工具——数据源(ODBC),在用户dsn页面中点击添加按钮,选择IBM DB2 ODBC DRIVER,点击完成. 二.在弹出的配置页 ...

  3. Mybatis SqlsessionFactory

    在Mybatis 与 Spring 进行整合的时候,我们会进行sqlSessionFactory 的配置,来创建sqlSessionFactory 对象:如下: <bean id="s ...

  4. java_30对文件的操作

    1.导包 导commons-io-2.4.jar包 2. public class Demo1Commons { public static void main(String[] args) { fu ...

  5. anaconda使用方法

    我是用的win10.想写爬虫,所以使用了  anaconda .总结一下使用的方法. 安装阶段跳过.: 再终端输入  jupyter notebook  然后就会在. 浏览器显示一个网页.其实这个也不 ...

  6. h5页面转图片长按保存

    5页面经常会遇到此类需求.将最后的结果页转换为图片长按保存.下面介绍一下实现此需求的过程 1,依赖安装 cnpm install html2canvas --save 2,依赖引入,使用 绑定 初始化 ...

  7. 用同一台PC的两个网口实现Iperf的server端和client端

    用同一台PC的两个网口实现Iperf的server端和client端 2015年10月20日 20:35:11 阅读数:2943 有时候需要发包,仅仅需要一定速率的流量,并不需要关心收到报文的大小,一 ...

  8. EasyPR源码剖析(7):车牌判断之SVM

    前面的文章中我们主要介绍了车牌定位的相关技术,但是定位出来的相关区域可能并非是真实的车牌区域,EasyPR通过SVM支持向量机,一种机器学习算法来判定截取的图块是否是真的“车牌”,本节主要对相关的技术 ...

  9. Object.defineProperty(obj,prop,descriptor)使用

    初步实现了数据自动映射到html中,动态修改对象数据也很自动更新到html.提供addProps方法-添加新增属性并初始化自动监听代码如下: 1.abserve.js:包含数据监听实现.类似jquer ...

  10. 常用JSON接口

    地图接口阿里云根据地区名获取经纬度接口http://gc.ditu.aliyun.com/geocoding?a=苏州市 官方文档参数解释: 纬度,经度 type 001 (100代表道路,010代表 ...