• 生成器 Generators


    一、基础知识

    首先我们要理解迭代器(iterators)。根据维基百科,迭代器是一个让程序员可以遍历一个容器(特别是列表)的对象。然而,一个迭代器在遍历并读取一个容器的数据元素时,并不会执行一个迭代。你可能有点晕了,那我们来个慢动作。换句话说这里有三个部分:

    1. 可迭代对象(Iterable)
    2. 迭代器(Iterator)
    3. 迭代(Iteration)

    上面这些部分互相联系。我们会先各个击破来讨论他们,然后再讨论生成器(generators).

    1)可迭代对象(Iterable)

    Python中任意的对象,只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法,或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法,那么它就是一个可迭代对象。简单说,可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象。那迭代器又是什么呢?

    2)迭代器(Iterator)

    任意对象,只要定义了next(Python2) 或者__next__方法,它就是一个迭代器。就这么简单。现在我们来理解迭代(iteration)

    3)迭代(Iteration)

    用简单的话讲,它就是从某个地方(比如一个列表)取出一个元素的过程。当我们使用一个循环来遍历某个东西时,这个过程本身就叫迭代。现在既然我们有了这些术语的基本理解,那我们开始理解生成器吧。

    二、生成器

    生成器也是一种迭代器,但是你只能对其迭代一次。这是因为它们并没有把所有的值存在内存中,而是在运行时生成值。你通过遍历来使用它们,要么用一个"for"循环,要么将它们传递给任意可以进行迭代的函数和结构。大多数时候生成器是以函数来实现的。然而,它们并不返回一个值,而是yield(暂且译作"生出")一个值。这里有个生成器函数的简单例子:

    ----------------------------------------------------------------------------------

    def generator_function():

    for i in range(10):

    yield i

       

    for item in generator_function():

    print(item)

       

    # Output: 0

    # 1

    # 2

    # 3

    # 4

    # 5

    # 6

    # 7

    # 8

    # 9

    ----------------------------------------------------------------------------------

    这个案例并不是非常实用。生成器最佳应用场景是:你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中,特别是结果集里还包含循环。 译者注:这样做会消耗大量资源

    许多Python 2里的标准库函数都会返回列表,而Python 3都修改成了返回生成器,因为生成器占用更少的资源。

    下面是一个计算斐波那契数列的生成器:

    ----------------------------------------------------------------------------------

    # generator version

    def fibon(n):

    a = b = 1

    for i in range(n):

    yield a

    a, b = b, a + b

    for x in fibon(1000000):

    print(x)

    ----------------------------------------------------------------------------------

    用这种方式,我们可以不用担心它会使用大量资源。然而,之前如果我们这样来实现的话:

    ----------------------------------------------------------------------------------

    def fibon(n):

    a = b = 1

    result = []

    for i in range(n):

    result.append(a)

    a, b = b, a + b

    return result

    ----------------------------------------------------------------------------------

    这也许会在计算很大的输入参数时,用尽所有的资源。我们已经讨论过生成器使用一次迭代,但我们并没有测试过。在测试前你需要再知道一个Python内置函数:next()。它允许我们获取一个序列的下一个元素。那我们来验证下我们的理解:

    ----------------------------------------------------------------------------------

    def generator_function():

    for i in range(3):

    yield i

       

    gen = generator_function()

    print(next(gen))

    # Output: 0

    print(next(gen))

    # Output: 1

    print(next(gen))

    # Output: 2

    print(next(gen))

    # Output: Traceback (most recent call last):

    # File "<stdin>", line 1, in <module>

    # StopIteration

    ----------------------------------------------------------------------------------

    我们可以看到,在yield掉所有的值后,next()触发了一个StopIteration的异常。基本上这个异常告诉我们,所有的值都已经被yield完了。你也许会奇怪,为什么我们在使用for循环时没有这个异常呢?啊哈,答案很简单。for循环会自动捕捉到这个异常并停止调用next()。你知不知道Python中一些内置数据类型也支持迭代哦?我们这就去看看:

    ----------------------------------------------------------------------------------

    my_string = "Yasoob"

    next(my_string)

    # Output: Traceback (most recent call last):

    # File "<stdin>", line 1, in <module>

    # TypeError: str object is not an iterator

    ----------------------------------------------------------------------------------

    好吧,这不是我们预期的。这个异常说那个str对象不是一个迭代器。对,就是这样!它是一个可迭代对象,而不是一个迭代器。这意味着它支持迭代,但我们不能直接对其进行迭代操作。那我们怎样才能对它实施迭代呢?是时候学习下另一个内置函数,iter。它将根据一个可迭代对象返回一个迭代器对象。这里是我们如何使用它:

    ----------------------------------------------------------------------------------

    my_string = "Yasoob"

    my_iter = iter(my_string)

    next(my_iter)

    # Output: 'Y'

    ----------------------------------------------------------------------------------

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yifanrensheng/p/12828696.html
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