如何通過一篇文章了解Python中的生成器
前言
生成器很容易實現(xiàn)，但卻不容易理解。生成器也可用于創(chuàng)建迭代器，但生成器可以用于一次返回一個可迭代的集合中一個元素?，F(xiàn)在來看一個例子：
def yrange(n):
i = 0
while i < n:
yield i
i += 1
每次執(zhí)行 yield 語句時，函數(shù)都會生成一個新值。
“生成器”這個詞被混淆地用來表示生成的函數(shù)和它生成的內(nèi)容。
當(dāng)調(diào)用生成器函數(shù)時，它甚至沒有開始執(zhí)行該函數(shù)就返回一個生成器對象。 當(dāng)?shù)谝淮握{(diào)用 next() 方法時，函數(shù)開始執(zhí)行直到它到達 yield 語句。 產(chǎn)生的值由下一次調(diào)用返回。
以下示例演示了 yield 和對生成器對象上的 next 方法的調(diào)用之間的相互作用。
>>> def foo():
... print("begin")
... for i in range(3):
... print("before yield", i)
... yield i
... print("after yield", i)
... print("end")
...
>>> f = foo()
>>> next(f)
begin
before yield 0
0
>>> next(f)
after yield 0
before yield 1
1
>>> next(f)
after yield 1
before yield 2
2
>>> next(f)
after yield 2
end
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#13>", line 1, in <module>
next(f)
StopIteration
>>>
生成器也是迭代器
生成器也是迭代器，支持使用 for 循環(huán)。當(dāng)使用 for 語句開始對一組項目進行迭代時，即運行生成器。一旦生成器的函數(shù)代碼到達 yield 語句，生成器就會將其執(zhí)行交還給 for 循環(huán)，從集合中返回一個新值。生成器函數(shù)可以根據(jù)需要生成任意數(shù)量的值（可能是無限的），依次生成每個值。
f_2 = foo() for i in f_2: print(i) begin before yield 0 0 after yield 0 end before yield 1 1 after yield 1 end before yield 2 2 after yield 2 end
當(dāng)一個函數(shù)包含 yield 時，Python 會自動實現(xiàn)一個迭代器，為我們應(yīng)用所有需要的方法，比如 __iter__() 和 __next__()，所以生成器也能和迭代器有相同的功能，如下所示：
def yrange():
i = 1
while True:
yield i
i = i + 1
def squares():
for i in yrange():
yield i * i
def take(n, seq):
seq = iter(seq)
result = []
try:
for i in range(n):
result.append(next(seq))
except StopIteration:
pass
return result
print(take(5, squares()))
# [1, 4, 9, 16, 25]接下來看一下如何使用生成器計算斐波那契數(shù)列：
def fib(n):
if n <= 1:
return 1
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
a, b = b, a + b
yield a
for i in fib(10):
print(i, end=' ')
# Result：1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 生成器推導(dǎo)式
生成器表達式是列表推導(dǎo)式的生成器版本。它們看起來像列表推導(dǎo)式，但返回的是一個生成器，而不是一個列表。生成器推導(dǎo)式的本質(zhì)：
- 使用 yield 會產(chǎn)生一個生成器對象
- 用 return 將返回當(dāng)前的第一個值。
generator_expressions = (x for x in range(10)) generator_expressions <generator object <genexpr> at 0x0000023F8BC51AF0> sum(generator_expressions) 45
無限生成器
生成器的另一個常見場景是無限序列生成。在 Python 中，當(dāng)您使用有限序列時，您可以簡單地調(diào)用 range() 并在列表中對其進行計數(shù)，例如：
a = range(5) print(list(a)) [0, 1, 2, 3, 4]
也可以這樣做，使用如下生成器生成無限序列：
def infinite_sequence():
num = 0
while True:
yield num
num += 1
運行此代碼時，可以看到其運行非?？欤梢酝ㄟ^ CTRL+C 來使得程序結(jié)束，如下：
生成器實際用法
1. 讀取文件行
生成器的一個常見用法是處理大型文件或數(shù)據(jù)流，例如 CSV 文件。假設(shè)我們需要計算文本文件中有多少行，我們的代碼可能如下所示：
def csv_reader(file_name):
file = open(file_name)
result = file.read().split("\n")
return result
csv_gen = csv_reader("some_file.csv")
row_count = 0
for row in csv_gen:
row_count += 1
print(f"Row count is {row_count}")我們的 csv_reader 函數(shù)將簡單地將文件打開到內(nèi)存中并讀取所有行，然后它將行拆分并與文件數(shù)據(jù)形成一個數(shù)組。如果文件包含幾千行，可能就會導(dǎo)致速度變慢，設(shè)置是內(nèi)存被占滿。
這里就可以通過生成器重構(gòu)的 csv_reader 函數(shù)。
def csv_reader(file_name):
for row in open(file_name, "r"):
yield row2.讀取文件內(nèi)容
def readfiles(filenames):
for f in filenames:
for line in open(f):
yield line
def grep(pattern, lines):
return (line for line in lines if pattern in line)
def printlines(lines):
for line in lines:
print(line, end="")
def main(pattern, filenames):
lines = readfiles(filenames)
lines = grep(pattern, lines)
printlines(lines)高級生成器用法
到目前為止，我們已經(jīng)介紹了生成器最常見的用途和構(gòu)造，但還有更多內(nèi)容需要介紹。隨著時間的推移，Python 為生成器添加了一些額外的方法：
- send() 函數(shù)
- throw() 函數(shù)
- close() 函數(shù)
接下來，我們來看一下如何使用這三個函數(shù)。
首先，新建一個生成器將生成素數(shù)，其實現(xiàn)如下：
def isPrime(n):
if n < 2 or n % 1 > 0:
return False
elif n == 2 or n == 3:
return True
for x in range(2, int(n**0.5) + 1):
if n % x == 0:
return False
return True
def getPrimes():
value = 0
while True:
if isPrime(value):
i = yield value
if i is not None:
value = i
value += 1然后我們調(diào)用 send() 函數(shù)，這個函數(shù)會向生成器 prime_gen 傳入一個值，然后從這個值開始計算下一個素數(shù)的值：
prime_gen = getPrimes() print(next(prime_gen)) print(prime_gen.send(1000)) print(next(prime_gen))
可以看到如下結(jié)果：
throw() 允許您使用生成器拋出異常。例如，這對于以某個值結(jié)束迭代很有用。比如我們想得到小于 20 的素數(shù)就可以使用如下方法：
prime_gen = getPrimes()
for x in prime_gen:
if x > 20:
prime_gen.throw(ValueError, "I think it was enough!")
print(x)運行該代碼，得到結(jié)果如下：
在前面的示例中，我們通過引發(fā)異常來停止迭代，但這并不是用戶想看到的，誰想看到報錯呢。因此，結(jié)束迭代的更好方法是使用 close():
prime_gen = getPrimes()
for x in prime_gen:
if x > 20:
prime_gen.close()
print(x)運行結(jié)果如下圖：
可以看到，生成器在運行到停止了，沒有引發(fā)任何異常。
總結(jié)
生成器簡化了迭代器的創(chuàng)建。 生成器是產(chǎn)生一系列結(jié)果而不是單個值的函數(shù)。
生成器可以用于優(yōu)化 Python 應(yīng)用程序的性能，尤其是在使用大型數(shù)據(jù)集或文件時的場景中。
生成器還通過避免復(fù)雜的迭代器實現(xiàn)或通過其他方式處理數(shù)據(jù)來提供清晰的代碼。
參考鏈接:
How to Use Generator and yield in Python
https://realpython.com/introduction-to-python-generators/
https://anandology.com/python-practice-book/iterators.html
到此這篇關(guān)于Python中生成器的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python的生成器內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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