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Python生成器generator和yield关键字的使用

作者:江南野栀子

生成器是一种特殊的迭代器,可以通过列表推导式的修改或者使用yield关键字来创建,生成器函数能够在迭代时动态产生值,而不是一次性生成所有值,这有助于节省内存,yield关键字使函数执行暂停并保存当前状态,下次调用时从停止处继续执行

Python生成器generator和yield关键字

生成器 generator 是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。

实现生成器有两种方式:

第一:将列表推导式种的 [] 改成 ()

a=[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
   ["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j"],
  ["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"]]
res=(tmp for ele in a for tmp in ele )
type(res)

可以看出 res 已经是一个生成器了

那么使用生成器有什么用途呢?

1)迭代器能做的,它也能做,例如 next() 方法

2) 也可以使用 for 循环

3)最重要的是,它是随用随取的,不会像列表生成式 [] 那样一下子全生成,只是在迭代时候才会生成(虽然对于用户而言,遍历时候可能感受不到)。

第二:使用 yield 关键字

yield 关键字是很特殊的,一个函数里有了 yield 后,执行到 yield 就会停住,下载再次调用时继续从上一次中断的位置继续执行代码并返回值。所以生成器函数即使是有无限循环也没关系,它需要算到多少就会算多少,不需要就不往下算。

请注意,有 yield 关键字的函数不是生成器,是该函数的运行结果是一个生成器!

先说说最简单的情况

我先创建一个函数 f ,依次生成100以内的数, 使用 type 函数可以看到这是一个 function

def f():
    i=0
    yield i
    while(i<100):
        i+=1
        yield i

那么执行这个函数呢

res=f()type(res)

这个函数执行的结果是一个生成器!

对这个返回的生成器,可以使用 next() 方法

使用生成器解决实际问题,例如常见的斐波拉契数列。

斐波拉契数列:指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波那契数列以如下被以递推的方法定义:F(0)=0,F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)(n ≥ 2,n ∈ N*)

1) 一个简单的无线循环的 fib 生成器

def fib():
    a=[0,1]
    yield a[0]
    yield a[1]
    while True:
        tmp=a[0]+a[1]
        a=[a[1],a[0]+a[1]]
        yield tmp

运行结果是

2)一个有限循环的(n 次数)的 fib 生成器

def fib(n):
    i=0
    a,b=0,1
    yield a
    while(i<n):
        a,b=b,a+b
        i+=1
        yield a

运行结果如下,当迭代次数小于等于 n 时候,可以输出相应的数列数,大于 n 时候则报错。

3)斐波拉契数列的一个变形,即返回包含前 n 个 数的列表

理论上1)2) 都可以实现,但是有一个额外要求,即不需要反复去从 1 计算起。

使用 1) 中无限循环函数

%%time
# 一个简单的无线循环的,生成fib 数列的生成器
def fib():
    a=[0,1]
    yield a[0]
    yield a[1]
    while True:
        tmp=a[0]+a[1]
        a=[a[1],a[0]+a[1]]
        yield tmp

# 只要前 n 个 fib 数字
i=0
n=10
res=[]
gen=fib()
# 简单的 while 循环 因为使用next 不需要重复计算
while(i<n):
    res.append(next(gen))
    i+=1
res

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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