Python生成器的使用方法和示例代码

本文是《effect python 编写高质量python代码的59个有效方法》的学习笔记。主要记录生成器的使用方法和示例代码。

返回队列的函数

如果函数要产生一系列结果，那么最简单的做法就是把这些结构都放在一份列表里，然后将其返回给调用者。

def index_words(text):
  """用append方法将这些此的首字母索引添加到result列表中，并在函数结束时将其返回给调用者。"""
  result = []
  if text:
    result.append(0)
  for index, letter in enumerate(text):
    if letter == ' ':
      result.append(index+1)
  return result

输入一些测试值，验证该函数能正常运行：

>address = 'four score and seven years ago...'
result = index_words(address)
print(result[:3])

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[0, 5, 11]

生成器函数

这个函数改用生成器（generator）来写会更好。生成器是使用yield表达式的函数。调用生成器函数时，它并不会真的运行，而是会返回迭代器。每次在这个迭代器上面调用内置的next函数时，迭代器会把生成器推进到下一个yield表达式那里。生成器传给yield的每一个值，都会由迭代器返回给调用者。

def index_words_iter(text):
  if text:
    yield 0
  for index, letter in enumerate(text):
    if letter == ' ':
      yield index + 1

result = list(index_words_iter(address))

注意：生成器函数返回的迭代器是有状态的，调用者不应该反复使用。

由于迭代器只能产生一轮结果。在抛出过stopiteration异常的迭代器或生成器上面继续迭代第二轮，是不会有结果的。为解决此问题，我们可以明确地使用该迭代器制作一份列表，将它的全部内容都遍历一次，并赋值到这份列表里，然后就可以在复制出来的数据列表上面多次迭代了。

为类实现生成器

下面是一个可以迭代的容器类，用来从文件中读取每行数据。

class readfilelines(object):
  """
  可以迭代的容器类，从文件中获取数据
  """
  def __init__(self, path):
    self.path = path
  def __iter__(self):
    with open(self.path) as f:
      for line in f:
        yield line

多次迭代

如果想多次迭代生成器的数据，可以使用下面的函数。该函数会逐步拷贝生成器的所有数据，然后返回一个队列数据。

def normalize_defensive(datas):
  """
  从生成器返回一份可以多次迭代的数据
  :param datas:容器 
  :return: result:队列(list)
  """
  # 确保调用者传进来的参数，并不是迭代器对象本身
  if iter(datas) is iter(datas):
    raise typeerror('must supply a container')
  # todo
  result = []
  for data in datas:
    # todo
    result.append(data)
  return result

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接