Python笔记（十七）：生成器

(一)生成器(Generator)

Python生成器是创建迭代器的简单方法。简单来说，生成器是一个函数，它返回一个我们可以迭代的对象（迭代器）（一次一个值）。

因为下面会用到列表生成式,这里先说明下列表生成式:

列表生成式:

theLi = [i*i for i in range(10)]

下面这段代码的效果和上面的列表生成式是一样的(一开始可能不太习惯列表生成式的写法,多写几次就习惯了):

L = []
for i in range(10):
    L.append(i*i)

可在IDE中将结果打印出来. 

(二)创建生成器

1、将列表生成式的[]换成()就行了。

theLi = [i*i for i in range(10)]

print(theLi)
#创建一个生成器
theGe = (i*i for i in range(10))

print('生成器:',theGe)

 

可以看到,print('生成器:',theGe)输出的是一个生成器对象,不会直接输出结果

2、在函数中定义yield语句就行了(执行到yield语句时,就会返回结果,不过生成器函数和普通函数还是有区别的,下面会说明)

def theGe():
    i = 1
    yield i

print(type(theGe()))

(三)生成器函数和普通函数的区别

1、Generator函数包含一个或多个yield语句。

2、调用生成器函数时,它返回一个生成器对象,但不会立即执行。

3、生成器函数会自动实现__iter__()和__next__()方法。

4、执行顺序不同:普通函数执行到最后一句或者return语句时,就返回结果.而生成器函数,则是每次调用next()方法时执行,遇到yied语句就返回结果,再次执行时从上次结束的yield语句处开始执行.(执行顺序的问题,设个断点运行一次就清楚了)。

5、局部变量和状态会被保存,一直到下一次调用。

6、函数结束时,抛出StopIteration异常。

举个例子:

from collections import Iterable
from collections import Iterator

def gen():

    i = 1
    print('第一次:',end='')
    yield i
    i += 1
    print('第二次:',end='')
    yield i
    i += 1
    print('第三次:',end='')
    yield i

print(type(gen()))
#生成器也是迭代器
print(isinstance(gen(),Iterable))
print(isinstance(gen(),Iterator))

g = gen()
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

(四)生成器的使用

例如:使用生成器实现杨辉三角

比较简单的一种理解方式,将每一行都看成一个列表,通过末尾补0的方式来计算下一行列表的值.

例如:我们知道第二行的元素,我们可以通过下面这种方式获得三行的元素(这个规律是通用的)

#第二行
L2 = [1,1]

L2.append(0) #此时变成了[1,1,0]


L3  = []
# 列表的索引为-1的时候,值=0. L2[-1] = 0
L3.append(L2[-1] + L2[0])
L3.append(L2[0]+L2[1])
L3.append(L2[1]+L2[2])

print(L3)

而下面这段代码

L3  = []
# 列表的索引为-1的时候,值=0. L2[-1] = 0
L3.append(L2[-1] + L2[0])
L3.append(L2[0]+L2[1])
L3.append(L2[1]+L2[2])

其实就是:

L3  = []
for i in range(len(L2)):
    L3.append(L2[i-1] + L2[i])

也是(列表生成式的写法):

L3  = [L2[i-1]+L2[i] for i in range(len(L2))]

实现杨辉三角:

#杨辉三角
def yhTriangles(n):
    yh = [1]
    while len(yh) <= n:
        yield yh
        yh.append(0)
        yh = [yh[i-1] + yh[i] for i in range(len(yh))]


for i in yhTriangles(10):
    print(i)

(五)使用生成器的优势

1、易于实现，代码更简洁，容易阅读。（例如：使用迭代器我们需要自己去定义__iter__()和_next_()方法,而生成器会自动处理这些）

2、对内存更加友好.例如:我们创建一个列表的时候,是一创建就存放到内存中的,如果数据量很大,毫无疑问会占用大量内存(而很多时候,我们可能并不需要访问所有数据)。如果列表元素可以通过某种算法推算出来,一边循环一边计算,这样就能节省大量的内存。Python的生成器就可以实现这种功能.

3、生成器可以代表一个无限的数据流.(无限的数据流是不能直接存放到内存中的,因为内存是有限的)