课时49:魔法方法:生成器
目录:
一、生成器
二、课时49课后习题及答案
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一、生成器
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生成器的学习并不涉及魔法方法,甚至它巧妙地避开了类和对象,仅通过普通地函数就可以实现了。
生成器其实是迭代器的一种实现。
- 生成器的发明一方面是为了使得python更为简洁,因为,迭代器需要我们自己去定义一个类和实现相关的方法,而生成器则只需要在普通的函数中加上一个yield语句即可。
- 另一方面,生成器的发明,使得python模仿协同程序的概念得以实现。所谓协同程序,就是可以运行得独立函数调用,函数可以暂停或者挂起,并在需要得时候从程序离开得地方继续或者重新开始。
对于调用一个普通的python函数,一般是从函数的第一行代码开始执行,结束于return语句、异常、或者函数所有语句执行完毕。一旦函数将控制权交还给调用者,就意味着全部结束。函数中做的所有工作以及保存在局部变量中的数据都将丢失。再次调用这个函数时,一切将从头创建。
python是通过生成器来实现类似于协同程序的概念:生成器可以暂时挂起函数,并保留函数的局部变量等数据,然后在再次调用它的时候,从上次暂停的位置继续执行下去。
举个例子:
>>> def mygen(): print("生成器被执行!") yield 1 yield 2 >>> myg = mygen() >>> next(myg) 生成器被执行! 1 >>> next(myg) 2 >>> next(myg) traceback (most recent call last): file "<pyshell#9>", line 1, in <module> next(myg) stopiteration
正如大家所见,当函数结束的时候,一个stopiteration异常就会抛出。由于python的for循环会自动调用next()方法和处理stopiteration异常,所以for循环当然也是可以对生成器产生作用的:
>>> for i in mygen(): print(i) 生成器被执行! 1 2
像前面介绍的斐波那契的例子,也可以用生成器来实现:
>>> def fibs(): a = 0 b = 1 while true: a,b = b,a + b yield a >>> for each in fibs(): if each > 100: break print(each) 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
事到如今,你应该已经很好的掌握了列表推到式子(并没有,哭唧唧),那下边这个列表推导式表达的是啥意思:
>>> a = [i for i in range(100) if not(i%2) and i%3]
其实上边这个列表推导式求得就是100以内,能被2整除但不能被3整除的所有整数:
>>> a [2, 4, 8, 10, 14, 16, 20, 22, 26, 28, 32, 34, 38, 40, 44, 46, 50, 52, 56, 58, 62, 64, 68, 70, 74, 76, 80, 82, 86, 88, 92, 94, 98]
python3除了有列表推导式,还有字典推导式:
>>> b = {i:i%2 == 0 for i in range(10)} >>> b {0: true, 1: false, 2: true, 3: false, 4: true, 5: false, 6: true, 7: false, 8: true, 9: false}
还有集合推导式:
>>> c = {i for i in [1,1,2,3,3,4,5,5,5,6,7,7,8]} >>> c {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
那是否有字符串推导式和元组推导式呢?试一试:
>>> d = "i love zww" >>> d 'i love zww'
噢,不行,因为在双引号内,所有的东西都变成了字符串,所以不存在字符串推导式,那元组推导式呢?
>>> e = (i for i in range(10)) >>> e <generator object <genexpr> at 0x000002001ec4cb88>
咦?似乎这个不是什么推导式嘛。generator,多么熟悉的单词,就是生成器嘛!没错用普通小括号括起来的正是生成器推导式,来证明一下:
>>> next(e) 0 >>> next(e) 1 >>> next(e) 2 >>> next(e) 3 >>> next(e) 4
用for语句把剩下的给打印出来:
>>> for each in e: print(each) 5 6 7 8 9
还有一个特性更牛,生成器推导式如果作为函数的参数,可以直接写推导式,而不用加小括号:
>>> sum(i for i in range(100) if i % 2) 2500
【扩展阅读】提高你的 python:解释 yield 和 generators(生成器)
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二、课时49课后习题及答案
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预知后文如何?请君耐心等待.
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