Python生成器

• 对列表生成式，可以生成一个列表，可是它所占优的内存是有限的，如果想要保存1万，10万，100万甚至更多数据时，用列表生成式就不太现实了。不仅造成空间的浪费，而且对后面不会用到的数据就浪费掉了。
• 生成器与列表生成式在写法上的区别是将[]改成()
• 条件是它的内部元素是可以根据某种算法推算而出,它的特点是一边循环一遍计算.

l=[x*x for x in range(10)]
print(l)

r=(x*x for x in range(10))
print(r)

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

---

• 对列表生成式来，可以将其中的元素一个个打印出来，那么对于生成器呢?同样地，也可以将其值一个个输出

next（）

• 可以通过next（）函数获得生成器的下一个返回值

r=(x*x for x in range(10))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))
print(next(r))

0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

• 需要注意的是，如果计算到最后一个元素，下一次无元素输出时，会抛出StopIteration 的异常
  

for循环

• 不断调⽤ next() 实在是太繁琐了，虽然是点一次出现一次，但正确的⽅法是使⽤ for 循环，因为⽣成器也是可迭代对象
  • 判断是否是可迭代对象可以使用Python的内置函数

r=(x*x for x in range(10))
from collections.abc import Iterable
print(isinstance(r,Iterable))

True

• 创建一个生成器后，用for循环来迭代，并且不用担心StopIteration 异常

r=(x*x for x in range(10))
for rr in r:
    print(rr)

0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

next()

r=(x*x for x in range(10))
print(r.__next__())

send（）

• send（）第一次调用时里面的参数要为空，随后的不返回空

r=(x*x for x in range(10))
print(r.send(None))
print(r.send(''))

0
1

---

---

yield

• 如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。
  比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …
  斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(times):
    a,b=0,1
    n=0
    while(n<times):
        print(b)
        a,b=b,a+b
        n+=1
#调用函数
print(fib(5))

1
1
2
3
5
None

• 仔细观察，可以看出，fib_a函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield(b)就可以了

def fib(times):
    a,b=0,1
    n=0
    while(n<times):
        yield(b)
        a,b=b,a+b
        n+=1
#调用函数
print(fib(5))

• 对其进行输出也同样可以使用上述的4种方法，但一般地很少会使用next（），–next–（），send（），使用for循环会迭代会更便捷

def fib(times):
    a,b=0,1
    n=0
    while(n<times):
        yield(b)
        a,b=b,a+b
        n+=1
#调用函数
for r in fib(5):
    print(r)

1
1
2
3
5