• 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))

    image

    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='	')  # 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

    image

    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='	')
            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

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ftl1012/p/9382726.html
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