Python生成器generator用法示例

2018-09-24 21:33

阅读：495

　　本文实例分析了Python生成器generator用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

　　生成器generator本质是一个函数，它记住上一次在函数体中的位置，在生成器函数下一次调用，会自动找到该位置，局部变量都保持不变

　　 l = [x * 2 for x in range(10)] # 列表生成式 g = (x * 2 for x in range(10)) print(l,g) # l打印的是一个列表，g则是一个generator的内存地址

　　一次性打印获取generator的所有元素:

　　 for index in g: print(index)

　　逐步获取generator的元素:

　　 print(g.__next__()) # 0 print(g.__next__()) # 2 print(g.__next__()) # 4 print(g.__next__()) # 6 print(g.__next__()) # 8

　　yield关键字

　　通常我们做一个打印0-50的数时，会定义一个函数，只要调用这个函数，它就会自定打印0-50的数

　　 def fib(num): n = 0 while n < num: print(n) n+=1 fib(50)

　　其实我们只需要改动那么一丢丢，就可以将上面那个函数改变成一个generator

　　 def fib(num): n = 0 while n < num: yield n # 在使用yield关键字时，需在前面先定义一个变量n n+=1 g = fib(50) # 此时的g是一个generator

　　generator原理:通过某一种特定的算法，在一个特定的条件下，不断向下推算，得出后续的元素。因为generator不必创建list，所以可以大大的节约内存空间。举个栗子:

　　 def fib(): print(step 1) yield 1 print(step 2) yield 2 print(step 3) yield 3 g = fib() g.__next__() # 结果：step 1 g.__next__() # 结果：step 2 g.__next__() # 结果：step 3

　　根据结果可以看出，每次执行next()，都会打印一句，而遇到yield就直接跳出，并记录位置，再次执行next()时，会从记录的那个位置开始往下执行，再次遇到yield时跳出。

　　此时我们不经会想，如果我们不断的调用next(),该如何判断是否已经完毕，如果越界了，是否会报错？

　　 # -* coding:utf-8 -*- #! python3 Created on 2018年8月10日 @author: Administrator def fib(num): n = 0 while n < num : yield n n+=1 g = fib(10) while True: print(g.__next__())

　　执行结果:

　　可以看出当遍历完毕之后，如果在此调用next()将会报错，我们是无法获取到遍历的下标的，那么我们该如何规避这个错误呢？对next()抛异常处理

　　 def fib(num): n = 0 while n < num : yield n n+=1 g = fib(10) while True: try: print(g.__next__()) except StopIteration: print(已经完毕) break

　　此时将不再报错，当越界的时候，系统会自动捕捉该异常，并且打印你想要输出的信息

　　send方法

　　在单线程下实现一个简单的并行效果

　　 # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 Created on 2018年8月10日 @author: Administrator import time def startEat(name): print(%s准备开始吃包子了%name) while True: b = yield print(%s被%s吃了%(b,name)) def startMake(): laowang = startEat(laowang) laowang.__next__() for index in range(10): time.sleep(1) print(已经做好了包子%d号%index) laowang.send(包子%d号%index) startMake()

　　执行结果: