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Python 生成器 重点中的重点 生成器:generator

程序员文章站 2022-07-01 17:10:41
...

列表a =[x * 2  for x in range(10)]   0到9,都会乘以2

把10 改成  10000000就会报错,内存不够,就会被杀死

在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator

generator保存的是算法

把中括号换成小括号 变成生成器 就不会被杀死 , 生成器是你用的时候才会分配空间 , 每次只生成一个,到了最后一次,如果还要调用next , 就会崩

Python 生成器 重点中的重点 生成器:generator

g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
     print(n)

#斐波拉契数列
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了

 

如果函数中出现了yield ,这个函数就成了生成器(而不是函数了) ,如果按照原来的方式来调用函数,就会返回一个对象

enerator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)

调用该generator时,首先要生成一个generator对象,然后用next()函数不断获得下一个返回值:

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到,odd不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没有yield可以执行了,所以,第4次调用next(o)就报错。

回到fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。

同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIterationvalue中:

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

generator是非常强大的工具,在Python中,可以简单地把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

要理解generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束。

请注意区分普通函数和generator函数,普通函数调用直接返回结果:

>>> r = abs(6)
>>> r
6

generator函数的“调用”实际返回一个generator对象:

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>

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其他语言交换数值 :  也可以异或来搞,一个数异或同一个数两次,结果还是那个数,而且不会超出int范围

Python交换数据:

a, b = b, a + b

相当于:

t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]

 

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317799226173f45ce40636141b6abc8424e12b5fb27000