python 生成器（二）：生成器基础（二）惰性实现
2021-01-08 14:32
标签：elf 单词 mpi 理论 需要 obj compile code enc 设计 Iterator 接口时考虑到了惰性：next(my_iterator) 一次生成一个元素。 re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的不是列表，而是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。 示例 14-7 sentence_gen2.py： 在生成器函数中调用 re.finditer生成器函数，实现 Sentence 类 ? 不再需要 words 列表。 python 生成器（二）：生成器基础（二）惰性实现 标签：elf 单词 mpi 理论 需要 obj compile code enc 原文地址：https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12966949.html简介
懒惰的反义词是急迫，其实，惰性求值（lazy evaluation）和及早求值（eager evaluation）是编程语言理论方面的技术术语。
如果有很多匹配，re.finditer 函数能节省大量内存。我们要使用这个函数让第 4版 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。import re
import reprlib
RE_WORD = re.compile(‘\w+‘)
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text ?
def __repr__(self):
return ‘Sentence(%s)‘ % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
for match in RE_WORD.finditer(self.text): ?
yield match.group() ?
? finditer 函数构建一个迭代器，包含 self.text 中匹配 RE_WORD的单词，产出 MatchObject 实例。
? match.group() 方法从 MatchObject 实例中提取匹配正则表达式的具体文本。
生成器函数已经极大地简化了代码，但是使用生成器表达式甚至能把代码变得更简短。
文章标题：python 生成器（二）：生成器基础（二）惰性实现
文章链接：http://soscw.com/index.php/essay/40950.html