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我們學習完推導式之后發現,推導式就是在容器中使用一個for循環而已,為什么沒有元組推導式?
原因就是“元組推導式”的名字不是這樣的,而是叫做生成器表達式。
什么是生成器
生成器表達式本質上就是一個迭代器,是定義迭代器的一種方式,是允許自定義邏輯的迭代器。生成器使用generator表示。
迭代器和生成器的區別
迭代器本身是系統內置的, 無法重寫內置的邏輯結構;而生成器是用戶自定義的,可以重寫邏輯結構。所以生成器就是一個迭代器,只是我們將自己寫的迭代器叫做生成器作為區分而已。
創建方式
生成器有兩種創建方式
1.生成器表達式,就是“元組推導式”
3.生成器函數,就是使用def定義,里面使用yield
關鍵字
生成器表達式
基本語法
from collections import Iterator, Iterable # 生成器表達式(元組推導式) gen = (i * 2 for i in range(1, 11)) print(isinstance(gen, Iterable)) # 判斷是否是迭代對象 print(isinstance(gen, Iterator)) # 判斷是否是迭代器 # 這個 gen 就是生成器
生成器函數
我們上面說到,生成器函數如何定義?其實和普通的函數定義的方法是一樣的,都是要使用def
關鍵字來定義,其它的寫法沒有任何要求,普通函數怎么寫生成器函數就怎么寫,唯一的要求就是要使用yield
關鍵字。
要注意,生成器函數就是一個函數,是使用了yield的函數,只不過生成器函數是用來定義生成器的。
yield關鍵字
yield
這個關鍵字其實類似于return
關鍵字,return
關鍵字的作用是在函數中使用,用來返回數據,yield
關鍵字的作用也是一樣的,就是用來返回數據,但是和return
還有其它的不同之處。
yield和return
共同點
執行到對應語句的時候,就會返回對應的值。
不同點
return
執行的時候,函數就跳出,然后return
之后的所有作用域語句就會全部跳出,當函數再次調用的時候,整個函數就重新執行。
yield
執行的時候,返回數據,但是函數就會記住跳出的位置,當你再次調用函數(生成器)的時候,就從上一次跳出的地方繼續執行,是不是和迭代器的取值有異曲同工之處?
yield的使用方法
yield的使用方法有兩種,一種是和return的使用方法一樣,在關鍵字的后面直接添加返回值,這是推薦使用的方法;
第二種方法使用將yield作為一個函數使用,就是在yield后面使用括號,在括號中填寫返回的值。
生成器函數的基本使用
# 1、定義一個生成器函數 # 生成器函數就是一個使用yield的函數 def myGen(): print(1) yield 11 print(2) yield 22 print(3) yield 33 # 2、初始化生成器 # 執行生成器函數,返回一個對象,就是生成器對象,簡稱生成器 from collections import Iterator gen = myGen() res = isinstance(gen, Iterator) print(res) # True 返回True說明生成器本質上就是一個迭代器 # 3、調用生成器 # 生成器本質上就是一個迭代器,還記得迭代器如何調用嗎? res = next(gen) print(res) """ 結果: 1 (生成器函數中的語句 print(1)) 11 (yield返回的值,print(res)) """
send的使用
send
和next
一樣,都是用來取出迭代器中的值的函數,send
是生成器的內置函數。而且send和next相比,功能更加的強大,next只能取值;send不但能取值,而且還能發送值。
實例
定義生成器函數
def myGen(): print('process start') # res獲取yield的值 res = yield 100 print(res, '內部打印1') print('process start') res = yield 200 print(res, '內部打印2') print('process start') res = yield 300 print(res, '內部打印3')
初始化生成器
gen = myGen()
第一次調用生成器
# 在使用send時,第一次傳遞的數據必須是None,這是硬性語法,以為send第一次傳遞參數的時候,還沒有遇到yield,所以不能傳送。 res = gen.send(None) print(res) """ 結果: process start 100 """
使用send第一次調用生成器的時候執行了下面的語句:
print('process start') res = yield 100
執行到yield 100的時候,才碰到了yield,但是send之前沒有遇到過yield,所以不能傳入任何值,None沒有任何意義,這是硬性語法。
這里注意,res = yield 100
中的res此時沒有任何價值。因為這個一條語句我們目前只執行了一半,執行了yield 100
,還有res的賦值沒有完成,所以現在的res沒有任何的意義。
第一次調用生成器,返回100,這個100則是語句res = yield 100
返回的值。
第二次調用
res = next(gen) print(res) """ 結果: None 內部打印1 process start 200 """
第二次調用執行了以下語句:
res = yield 100 print(res, '內部打印1') print('process start') res = yield 200
注意,生成器函數在調用的時候,會從上一次yield返回值的地方,就是res = yield 100
,但是這個語句第二次調用的時候,只會執行一半,因為另一半在第一次調用的時候已經執行完了,就是yield 100
,就是說還有res的賦值沒有進行,但是第二次調用使用的是next,next沒有傳送值的能力,所以res就沒有賦予任何值,,在打印的時候,res就是一個None。
第三次調用
res = gen.send('第三次調用') print(res) """ 結果: 第三次調用 內部打印2 process start 300 """
第三次調用執行的語句是:
res = yield 200 print(res, '內部打印2') print('process start') res = yield 300
這次和第二次的調用基本是一樣的,但是這次是使用send調用,所以傳送了值過去,執行于是將值賦予了res。
第四次調用
res = gen.send(None) print(res) """ 結果: None 內部打印3 StopIteration (報錯) """
第四次調用,執行以下語句:
res = yield 300 print(res, '內部打印3')
第四次調用生成器,沒有可以執行的yield語句,所以返回不了任何數據,因此報出了?StopIteration
的錯誤。
可迭代對象的優化
現在我們就已經學習完了容器和迭代器、生成器的相關知識,我們也知道了可迭代對象和迭代器的區別,那么現在我們要說的是,如果我們需要制定一個容器供我們遍歷使用,那么我們優先使用迭代器而不是容器這樣的一個普通的可迭代對象。
在我們之后的日常使用過程當中,我們有時就會發現,我們需要在一個循環中遍歷一個容器供我們使用,但是這個容器中的值非常多,使這個容器占據的內存空間非常大,消耗了大量的資源,導致我們的程序非常慢。這個時候我們就需要使用迭代器或者生成器去遍歷,迭代器每次遍歷只占據當次遍歷時的內存空間,因此非常的節省資源,所以這就是我們優先使用迭代器的理由。
總結
現在我們就學習完了python中的所有的函數類型,知道了python中的有內置函數、自定義函數,之后我們還會學習一些python的常用標準庫和第三方庫,里面也有一些我們經常用到的函數。
- 普通函數,使用def定義
- 匿名函數,使用lambda定義
- 閉包函數,內函數調用外函數的變量,并且外函數將內函數返回,這樣的嵌套下,外函數就是一個閉包函數,但是一般的情況下,我們并不特意的作出一個閉包函數,而是要使用閉包這么一個功能
- 高階函數,就是將函數作為參數使用的函數,常用的內置高階函數有map、filter、reduce、sorted
- 遞歸函數,自己調用自己的函數
原文鏈接:https://www.cnblogs.com/msr20666/p/16272205.html
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