Python Generator 生成器

Python Generator 生成器

生成器实现了迭代器协议，即生成一个可迭代的对象，可以利用for循环来遍历。

与列表不同，列表一次性生成整个列表，如果该列表非常大，则会非常占内存。

生成器是指在迭代的环境中，每次迭代按需产生一个对象，不会一次性构建整个列表，从而节约了内存空间。

创建生成器的两种办法

生成器表达式

与列表表达式类似，只不过将[]更改为()即可。

list1=[i for i in range(8)]
gene1=(i for i in range(8))
print(list1)
print(gene1)
​
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
<generator object <genexpr> at 0x000001EECD07F748>

生成器函数（yield 关键词）

运行过程:生成器函数返回一个迭代器，for循环等迭代环境对这个迭代器不断调用next函数，不断的运行到下一个yield语句，逐一取得每一个返回值，直到没有yield语句可以运行，最终引发StopIteration异常。

def gen_squares(num):
    for x in range(num):
        yield x ** 2
​
G = gen_squares(5)
print(G)
print(iter(G))
​
<generator object gen_squares at 0x0000000002402558>
<generator object gen_squares at 0x0000000002402558>
​
G = gen_squares(3)
print(G)
print(iter(G))
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G))
print(next(G))
​
​
<generator object gen_squares at 0x00000000021C2558>
<generator object gen_squares at 0x00000000021C2558>
0
1
4
Traceback (most recent call last):
 File "E:/12homework/12homework.py", line 10, in <module>
print(next(G))
StopIteration
​

生成器函数- yield 运行规则

在每次循环的时候，生成器函数都会在yield处产生一个值，并将其返回给调用者，即for循环。然后在yield处保存内部状态，并挂起中断退出。在下一轮迭代调用时，从yield的地方继续执行，并且沿用上一轮的函数内部变量的状态，直到内部循环过程结束。

def gen_squares(num):
    for x in range(num):
        yield x ** 2
        print('x={}'.format(x))
​
for i in gen_squares(4):
print('x ** 2={}'.format(i))
print('--------------')
​
x ** 2=0
--------------
x=0
x ** 2=1
--------------
x=1
x ** 2=4
--------------
x=2
x ** 2=9
--------------
x=3