生成器

生成器

---

  什么是生成器？提到生成器，往往离不开另一个概念：迭代器，我们知道的迭代器有两种：一种是调用方法直接返回的，一种是可迭代对象通过执行iter方法得到的，迭代器有的好处是可以节省内存。如果在某些情况下，我们也需要节省内存,就只能自己写。我们自己用python写的能实现迭代器功能的东西就叫生成器。 生成器分为两种：

• 生成器函数:常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行
• 生成器表达式:类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

生成器函数

---

  一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值，但是yield又不同于return，return的执行意味着程序的结束，调用生成器函数不会得到返回的具体的值，而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值，就能推动函数的执行，获取新的返回值。直到函数执行结束。见下：

def func(x):            #定义一个函数，计算给定数阶乘
    for i in range(x):         
        yield i * i     #有yield利用yield关键字返回结果，每次只返回一个

for j in func(5):
    print(j)

0
1
4
9
16

同样使用普通函数来实现上述功能,会明显发现生成器函数代码少于普通函数。最为关键的是生成器函数要更节省内存

def func1(x):
    li = []
    for i in range(x):
        li.append(i)
for j in func(5):
    print(j)

0
1
4
9
16

next和send关键

  由于生成器函数本质上是迭代器，所以生成器的接收参数也是借助next关键字实现。但同时，生成器函数还有一个send关键字同样可以接收参数，那么二者有什么区别呢？

def func1():
    count = yield 6
    print(count)
    count1 = yield 7
    print(count1)
    yield 8

g = func1()
print(next(g))
print(g.__next__())
print(g.send('太白'))

6
None
7
太白
8

send 获取下一个值的效果和next基本一致，只是在获取下一个值的时候，给上一yield的位置传递一个数据。

使用send的注意事项

• 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值
• 最后一个yield不能接受外部的值

列表推导式与生成器表达式

---

  列表推导式是生成满足一定规律的列表的简单方式，其只需一行代码便可生成一个较为复杂的列表，在节省代码方面大有可为。以下用代码来详细解释：

# 需求：要求生成一个存放1-30以内所有能被3整除的列表。按照原来的方法会是这样：
li = []
for i in range(1,31):
    if i % 3 == 0:
        li.append(i)
print(li)
#而有了列表推导式后，此代码可以被省略为一行：
print([i for i in range(1,31) if i % 3 == 0])

[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]
[3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

列表推导式通常可以分为两种：

• 循环模式：[变量（加工后的变量） for 变量 in iterable]
• 筛选模式:[变量（加工后的变量） for 变量 in iterable if 条件]

#循环模式
#1到10中每个数的平方b
[i*i for i in range(1,12)]

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121]

#筛选模式
#找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字

names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
[i for x in names for i in x if i.count('e') == 2 ]

['Jefferson', 'Wesley', 'Steven', 'Jennifer']

列表生成器

---

1. 把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式

2. 列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存

3. Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的。

sum(x ** 2 for x in range(4))

14