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長(zhǎng)篇大論P(yáng)ython生成器

開發(fā) 后端
比較有意思的事情是,曾經(jīng)有人建議生成器函數(shù)不應(yīng)該使用def,而應(yīng)該發(fā)明一個(gè)新的關(guān)鍵字比如gen,但是Python之父Guido并沒有同意這樣做。

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ython生成器是什么

一句話解釋:包含了yield關(guān)鍵字的函數(shù)就是生成器,它的返回值是一個(gè)生成器對(duì)象。我簡(jiǎn)單畫了個(gè)示意圖:

yield相當(dāng)于return。

函數(shù)遇到y(tǒng)ield就暫停,保存當(dāng)前信息,返回yield的值。

在下次執(zhí)行next()時(shí),從當(dāng)前位置繼續(xù)執(zhí)行。

比較有意思的事情是,曾經(jīng)有人建議生成器函數(shù)不應(yīng)該使用def,而應(yīng)該發(fā)明一個(gè)新的關(guān)鍵字比如gen,但是Python之父Guido并沒有同意這樣做。

生成器函數(shù)的工作原理

先通過一個(gè)簡(jiǎn)單示例來說明生成器的行為:

  1. # 定義一個(gè)生成器 
  2. >>> def gen_123(): 
  3. ...     yield 1 
  4. ...     yield 2 
  5. ...     yield 3 
  6. ... 
  7.  
  8. # 生成器本身是個(gè)函數(shù) 
  9. >>> gen_123 
  10. <function gen_123 at 0x0000019F60710790> 
  11.  
  12. # 返回值是生成器對(duì)象 
  13. >>> gen_123() 
  14. <generator object gen_123 at 0x0000019F606AC040> 
  15.  
  16. # 生成器也是迭代器 
  17. >>> for i in gen_123(): 
  18. ...     print(i) 
  19. ...      
  20.  
  21. # 驗(yàn)證生成器也是迭代器,定義迭代器g 
  22. >>> g = gen_123() 
  23.  
  24. # 可以通過next()獲取yield生成的下一個(gè)元素 
  25. >>> next(g) 
  26. >>> next(g) 
  27. >>> next(g) 
  28. >>> next(g) 
  29. Traceback (most recent call last): 
  30.   File "<input>", line 1, in <module> 
  31. StopIteration 

生成器的原理就是:

  • 生成器函數(shù)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)生成器對(duì)象。
  • 把生成器傳給next()函數(shù)時(shí),生成器函數(shù)會(huì)執(zhí)行函數(shù)定義體中的下一個(gè)yield語(yǔ)句,返回產(chǎn)出的值,并在當(dāng)前位置暫停。
  • 函數(shù)的定義體返回時(shí),外層的生成器對(duì)象會(huì)拋出StopIteration異常

yield關(guān)鍵字一般是和for循環(huán)搭配使用的,在for循環(huán)中會(huì)隱式調(diào)用next()函數(shù)。

生成器的作用其實(shí)是解決內(nèi)存的問題,比如我們都知道Python的正則表達(dá)式有一個(gè)re.findall()函數(shù),它會(huì)把所有匹配到的元素都一次性寫入內(nèi)存中,假如匹配到的數(shù)據(jù)很多,就會(huì)占用大量的內(nèi)存。為了解決這個(gè)問題,Python3有一個(gè)re.finditer()函數(shù),返回的就是一個(gè)生成器,取值時(shí)才生成數(shù)據(jù)放入內(nèi)存中,能節(jié)省大量?jī)?nèi)存。

標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的生成器函數(shù)

實(shí)現(xiàn)生成器時(shí)要知道標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中有什么可用,否則很可能會(huì)重新發(fā)明輪子。有些是內(nèi)置的,有些在itertools模塊中,有些functools模塊中。

用于過濾的生成器函數(shù)

從輸入的可迭代對(duì)象中產(chǎn)出元素的子集,而且不修改元素本身。

用于映射的生成器函數(shù)

在輸入的單個(gè)可迭代對(duì)象中的各個(gè)元素上做計(jì)算,然后返回結(jié)果。

合并多個(gè)可迭代對(duì)象的生成器函數(shù)

從輸入的多個(gè)可迭代對(duì)象中產(chǎn)出元素。

把輸入的各個(gè)元素?cái)U(kuò)展成多個(gè)輸出元素的生成器函數(shù)

從一個(gè)元素中產(chǎn)出多個(gè)值,擴(kuò)展輸入的可迭代對(duì)象。

用于重新排列元素的生成器函數(shù)

產(chǎn)出輸入的可迭代對(duì)象中的全部元素,不過會(huì)以某種方式重新排列。

yield from

yield from是Python3.3新出現(xiàn)的句法,它的作用是把不同的生成器結(jié)合在一起使用。

比如生成器函數(shù)需要產(chǎn)出另一個(gè)生成器生成的值,傳統(tǒng)的解決辦法是使用for循環(huán):

  1. def chain(*iterables): 
  2.     for it in iterables: 
  3.         for i in it: 
  4.             yield i 
  5.  
  6. s = "ABC" 
  7. t = tuple(range(3)) 
  8. print(list(chain(s, t)))  # ["A""B""C", 0, 1, 2] 

改成yield from:

  1. def chain(*iterables): 
  2.  
  3. for it in iterables: 
  4.  
  5. yield from i 

完全代替了內(nèi)層的for循環(huán)。

參考資料:

《流暢的Python》第14章 可迭代的對(duì)象、迭代器和生成器

https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html

 

作者

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: dongfanger
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