Python 生成器
发布时间：2023-02-16 13:50:45 所属栏目：Python 来源：互联网
导读：1. 如何生成一个巨大的序列 1.1 需求描述 要求生成一个包含很多元素的序列，假设： 存储 1 个整数需要 4 个字节 现在要创建一个包含 1 G 个整数的序列，从 0 到 1 * 1024 * 1024 * 1024 - 1 如果需要为序列中的每个整数分配内存，则需要分配的内存为 1G * 4
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1. 如何生成一个巨大的序列 1.1 需求描述 要求生成一个包含很多元素的序列，假设： 存储 1 个整数需要 4 个字节 现在要创建一个包含 1 G 个整数的序列，从 0 到 1 * 1024 * 1024 * 1024 - 1 如果需要为序列中的每个整数分配内存，则需要分配的内存为 1G * 4 = 4G 1.2 通过列表推导 Python 提供了列表推导用于生成列表，下面使用列表推导生成一个包含 0 到 4 之间所有整数的列表，代码如下： >>> list = [i for i in range()]>>> list[, , , ] 在第 1 行，使用列表推导创建一个包含 4 个元素的列表 在第 2 行，显示新创建的列表 在第 3 行，创建了一个包含 0、1、2、3 等 4 个元素的列表 如果生成一个从 0 到 1G 的列表，代码如下： >>> N = * * >>> list = [i for i in range(N)]Traceback (most recent call last): File <stdin>, line , in <module> File <stdin>, line , in <listcomp>MemoryError 在第 1 行，设定 N 为 1G 在第 2 行，使用列表推导创建一个包含 N 个元素的列表 在第 6 行，程序运行出错，提示 MemoryError 使用列表推导创建包含 1G 个整数的列表时，需要为这 1G 个整数分配至少 4G 的内存，需要消耗大量的内存，超出了 Python 的限制，因此出现了 MemoryError 的错误。 另外，创建这个巨大的列表需要消耗大量的时间，因此执行第 2 行的语句后，系统失去响应，大约 10 多秒后才出现错误信息。 1.3 通过动态计算 列表推导需要一次性的为 1G 个整数分配内存空间，带来了两个问题： 列表占用了大量的物理内存 创建列表的时间过长 Python 提供了一种动态计算的思路解决以上问题，它的思想如下： 要生成的序列是有规则的，在这个例子中，要求生成连续递增的序列 使用一个特殊的对象 generator，该对象被称为生成器 generator，生成器按照规则依次输出该序列 Python 提供了内置方法 next(generator)，该方法通知生成器产生下一个数据并返回该数据 不需要为 generator 预先分配内存，通过调用 next(generator) 可以动态获取序列的下一个数据 创建一个输出从 0 到 1G 的生成器，代码如下： >>> N = * * >>> generator = (i for i in range(N))>>> next(generator)>>> next(generator)>>> next(generator) 在第 1 行，设定 N 为 1G 在第 2 行，使用类似于列表推导的语法创建一个生成器，它输出从 0 到 1G 的序列 注意：创建生成器的语法采用小括号 ()，创建列表的语法采用方括号 [] 在第 3 行，使用 next(generator)，通知 generator 生产一个数据 在第 4 行，generator 输出从 0 到 1G 序列中的第 0 个整数 在第 5 行，使用 next(generator)，通知 generator 生产一个数据 在第 6 行，generator 输出从 0 到 1G 序列中的第 1 个整数 在第 7 行，使用 next(generator)，通知 generator 生产一个数据 在第 8 行，generator 输出从 0 到 1G 序列中的第 2 个整数 注意：在第 2 行，创建一个输出从 0 到 1G 的序列的生成器，因为不需要分配内存，创建生成器的速度非常快，几乎是瞬间完成的。与之相比，在上一节中创建一个输出从 0 到 1G 的序列的列表，因为需要分配内存，创建列表的速度非常慢，并且导致了 MemoryError。 2. 生成器概述 2.1 生成器的定义 在 Python 中，生成器是一个特殊的对象，它按照一定的规则依次输出数据。Python 的内置函数 next(generator) 通知生成器输出一个新的数据，当生成器输出全部数据后，产生一个特殊的异常 stopiteration，用于标记生成器输出结束。 下面的代码创建一个产生 0 到 3 之间所有整数的生成器： >>> generator = (i for i in range())>>> next(generator)>>> next(generator)>>> next(generator)>>> next(generator)Traceback (most recent call last): File <stdin>, line , in <module>stopiteration 在第 1 行，创建一个产生 0 到 3 之间所有整数的生成器 注意：创建生成器的语法采用小括号 ()，创建列表的语法采用方括号 [] 在第 2 行，生成器产生第 0 个整数 在第 4 行，生成器产生第 1 个整数 在第 6 行，生成器产生第 2 个整数 在第 8 行，生成器产生第 3 个整数 在第 11 行，因为生成器生成的序列只包含 3 个整数，此时已经生成全部的整数，因此抛出异常 stopiteration 2.2 使用 while 循环访问生成器 根据生成器的原理，可以循环的调用 next(generator) 输出全部的序列，示例如下： generator = (i for i in range())while True:try:item = next(generator)print(item)except stopiteration:break 在第 1 行，创建一个产生 0 到 3 之间所有整数的生成器 在第 3 行，创建一个循环 在第 5 行，调用 next(generator) 通知生成器返回一个数据 在第 7 行，当生成器输出结束后，抛出异常 stopiteration 2.3 使用 for 循环访问生成器 通常使用 for 循环访问生成器，示例如下： generator = (i for i in range())for item in generator:print(item) 在第 1 行，创建一个产生 0 到 3 之间所有整数的生成器 在第 3 行，使用 for 循环访问生成器 3. 创建生成器 3.1 通过推导创建生成器 可以使用类似于列表推导的语法创建一个生成器，语法如下： (expression for i in iterable) 该生成器遍历对象 iterable，依次产生数据 expression，它的工作流程如下： for i in iterable:generate expression 注意：创建生成器的语法与列表推导的语法相似，不同之处在于，创建生成器的语法采用小括号 ()，创建列表的语法采用方括号 []。 通过推导创建生成器的示例如下： generator = (i* for i in range())for i in generator:print(i) 循环变量 i 从 0 变化到 4 3.2 通过复杂的推导创建生成器 可以使用类似于列表推导的语法创建一个生成器，语法如下： (expression for i in iterable if condition) 该生成器遍历对象 iterable，如果条件 condition 为真，则产生数据 expression，它的工作流程如下： for i in iterable:if condition:generate expression 通过复杂推导创建生成器的示例如下： generator = (i for i in range() if i % == )for i in generator:print(i) 循环变量 i 从 0 变化到 9 如果 i % 2 == 0，表示 i 是偶数 生成器每次产生从 0 到 9 之间的偶数 3.3 通过 yield 创建生成器 在生成器的生命周期中，生成器根据一定的规则产生一系列的数据，生成器可以使用 yield 关键字产生一个数据。例如，一个生成特定范围内的奇数序列的函数： def generateOddNumbers(n):for i in range(n):if i % == :yield i generator = generateOddNumbers()for i in generator:print(i) 在第 1 行，定义了函数 generateOddNumbers(n)，它返回一个生成器，该生成器产生从 0 到 n 范围内的奇数 在第 2 行到第 4 行，使用 for 循环生成从 0 到 n 范围内的奇数 在第 3 行，如果 i % 2 == 1 为真，表示 i 是奇数 在第 4 行，使用 yield i 生成一个数据 i 在第 6 行，generateOddNumbers(10) 返回一个生成器，该生成器产生从 0 到 10 范围内的奇数 在第 7 行，使用 for 循环遍历该生成器 运行该程序，输出如下： 注意：包含 yield 关键字的函数被称为生成器函数，调用生成器函数会返回一个生成器。在上面的例子中，函数 generateOddNumbers(n) 包含 yield 关键字，是一个生成器函数，它返回一个生成器，该生成器产生从 0 到 n 范围内的奇数。 4. 使用 yield 实现遍历堆栈的生成器 4.1 使用 yield 关键字实现生成器函数 def stackGenerate(stack):cursor = stack.headwhile cursor != None:yield cursor.item （编辑：莱芜站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
