博客
关于我
【从零学习python 】60.探索生成器:迭代的灵活利器
阅读量:585 次
发布时间:2019-03-11

本文共 1367 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

生成器

1. 生成器概述

在编程中,生成器是一种非常有用的工具。它允许我们在迭代过程中按需生成数据,而无需一次性生成所有数据。这对于处理大数据量或需要延迟处理的任务尤为重要。生成器在Python中通过生成器表达式(generator expressions)或函数返回生成器对象来实现。

2. 创建生成器的方法

创建生成器有两种主要方式:

L = [x * 2 for x in range(5)]

G = (x * 2 for x in range(5))

这里,L 是一个列表,而 G 是一个生成器。生成器可以通过多种方式使用,如 next() 函数、for 循环或 list() 方法。

next(G) # 输出 0

next(G) # 输出 2 next(G) # 输出 4 next(G) # 输出 6 next(G) # 输出 8

G = (x * 2 for x in range(5))

for x in G: print(x)

输出结果为:02468

3. 使用生成器函数

生成器函数是通过函数定义返回一个生成器对象的。例如,下面的函数 gen() 会返回一个生成器对象:

def gen():
i = 0
while i < 5:
temp = yield i
print(temp)
i += 1
f = gen()

next(f) # 输出 0 f.send('haha') # 输出 haha next(f) # 输出 None f.send('haha') # 输出 haha

f = gen()

f.next() # 输出 0 f.next() # 输出 None f.next() # 输出 None f.next() # 输出 None f.next() # 抛出 StopIteration 异常

4. 进阶案例

以下是一个更复杂的生成器示例,展示了生成器在处理斐波那契数列中的应用:

def fib(n):
current = 0
num1, num2 = 0, 1
while current < n:
yield num1
num1, num2 = num2, num1 + num2
current += 1
return 'done'
f = fib(5)

for num in f: print(num)

输出:0 1 1 2 3

转载地址:http://vtavz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
pyqt5教程11:绘制外观
查看>>
pyqt5教程12:拖放功能
查看>>
pyqt5教程13:客户定制组件
查看>>
Pytest框架环境切换实战教程!赶快收藏
查看>>
Pytest测试实战|Conftest.py详解
查看>>
Pytest测试框架快速搭建
查看>>
pytest测试框架:最强大的自动化测试工具,让测试变得轻松有趣
查看>>
Pytest自动化测试指定执行测试用例
查看>>
python - 如何并行化python numpy中的总和计算?
查看>>
Python - 如何解析 xml 响应并将元素值存储在变量中?
查看>>
Python - 安装了扩展的远程 Webdriver
查看>>
python - 将字符串中的日期与今天的日期进行比较
查看>>
python - 数据描述符(class 内置 get/set/delete方法 )
查看>>
Python - 根据值绘制彩色网格
查看>>
Python - 正则表达式在括号之间获取数字
查看>>
Python 3.4 多处理递归 Pool.map()
查看>>
python binascii.Error: Incorrect padding
查看>>
Python bool() 函数能否为无效参数引发异常?
查看>>
Python C 程序子进程在“for line in iter“处挂起
查看>>
Python Celery:自动化测试平台定时任务必备的三方库
查看>>