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长篇长论Python生成器

ython生成器是什么 一句话解释:包含了yield关键字的函数就是生成器,它的返回值是一个生成器对象。我简单画了个示意图: yield相当于return。 函数遇到yield就暂停,保存当前信息,返回yield的值。 在下次执行next()时,从当前位置继续执行。 比较有意思的

ython生成器是什么
一句话解释:包含了yield关键字的函数就是生成器,它的返回值是一个生成器对象。我简单画了个示意图:
  
yield相当于return。
 
函数遇到yield就暂停,保存当前信息,返回yield的值。
 
在下次执行next()时,从当前位置继续执行。
 
比较有意思的事情是,曾经有人建议生成器函数不应该使用def,而应该发明一个新的关键字比如gen,但是Python之父Guido并没有同意这样做。
 
生成器函数的工作原理
先通过一个简单示例来说明生成器的行为:
 
# 定义一个生成器
>>> def gen_123():
…     yield 1
…     yield 2
…     yield 3

 
# 生成器本身是个函数
>>> gen_123
<function gen_123 at 0x0000019F60710790>
 
# 返回值是生成器对象
>>> gen_123()
<generator object gen_123 at 0x0000019F606AC040>
 
# 生成器也是迭代器
>>> for i in gen_123():
…     print(i)
…      
1
2
3
 
# 验证生成器也是迭代器,定义迭代器g
>>> g = gen_123()
 
# 可以通过next()获取yield生成的下一个元素
>>> next(g)
1
>>> next(g)
2
>>> next(g)
3
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
StopIteration
生成器的原理就是:
 
生成器函数会创建一个生成器对象。
把生成器传给next()函数时,生成器函数会执行函数定义体中的下一个yield语句,返回产出的值,并在当前位置暂停。
函数的定义体返回时,外层的生成器对象会抛出StopIteration异常
yield关键字一般是和for循环搭配使用的,在for循环中会隐式调用next()函数。
 
生成器的作用其实是解决内存的问题,比如我们都知道Python的正则表达式有一个re.findall()函数,它会把所有匹配到的元素都一次性写入内存中,假如匹配到的数据很多,就会占用大量的内存。为了解决这个问题,Python3有一个re.finditer()函数,返回的就是一个生成器,取值时才生成数据放入内存中,能节省大量内存。

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作者: dawei

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