# 如何实现 Python Generator 类
Python 的生成器（Generator）是一种用于创建迭代器的工具，可以通过使用 `yield` 关键字来生成值。生成器类在节省内存和提高性能上表现出色，尤其适合处理大数据集。本文将通过一个简洁的流程，教会你如何实现一个 Python Generator 类。
## 流程概述
以下是实现 Python Generator 类的步骤：
一、Python generator概述及大数据文件读取内存溢出分析Generators是一类特殊的方法，这类方法返回一个lazy iterator而无需在内存中存储所有的数据内容。Generators是Python的核心内容，对于处理大数据量文件或者数据流（对于流式架构来说，通常有生产者和消费者，数据是一批一批或者一条一条进行处理的，在这种情况下，数据量可以是无限的，你无法预测会有多少数据）并同
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2023-10-01 22:02:49
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1itertools 模块中主要包含了一些用于生成迭代器的函数。在 Python 的交互式解释器中先导入 itertools 模块，然后输入 e for e in dir(itertools) if not e.startswith(_) 命令，即可看到该模块所包含的全部属性和函数：cycle(p)：对序列 p 生成无限循环 p0, p1,..., p0, p1,... 的迭代器。比如使用 cyc
1.生成器(generator)概念生成器是迭代器，生成器提供了非常方便的自定义迭代器的途径,在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器(Generator)2.生成器作用通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白
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2023-12-25 23:44:09
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生成器 在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator： g = (x*x for x in range(10))next(g)
next(g) 要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值.generator保存的是算法，每次调用next(g)就计算出g的下
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2023-07-11 21:52:35
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1.生成器生成器的概念要比迭代器稍显复杂, 因为生成器是能够返回一个迭代器的函数, 其最大的作用是将输入对象返回为一个迭代器. Python中使用了迭代的概念, 是因为当需要循环遍历一个较大的对象时, 传统的内存载入方式会消耗大量的内存, 不如需要时读取一个元素的方式更为经济快捷. 生成器是一次生成一个值的特殊类型函数(特殊的迭代器). 可以将其视为可恢复函数. 调用该函数将返回一个可
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2024-01-02 10:10:27
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Python经常使用list这样的数据结构进行迭代操作，但也存在一些缺陷：当数据量比较大，内存很紧缺时，迭代过的数据依旧保存在内存中显然不是什么好的方案。另外，一些序列是递推无限的，无法使用list存储，比如tensorflow中每个batch图像数据的生成，都是使用生成器进行在线读取训练并释放内存的。因此，只能使用生成器(generator)。比较复杂的生成器的关键字是yield。yield意为
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2023-10-26 15:50:42
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通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间就白白浪费了！所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这样一边循环一
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2023-10-10 19:26:39
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1.生成器在 Python 中，一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）；生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作；2.什么是生成器函数生成器是Python中的一个对象，对这个对象进行操作，可以依次生产出按生成器内部运算产生的数据；生成器函数指的是函数体中包含yield关键字的函数（yield就是专门给生成器用的return）；生成器可以通过生成器表达式和生成器函数获取到；3
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2023-09-18 14:44:41
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generator使用场景：当我们需要一个公用的，按需生成的数据。 某个事情执行一部分，另一部分在某个事件发生后再执行下一部分，实现异步。注意事项：yield from generator_obj 本质上类似于 for item in generator_obj: yield item generator函数中允许使用return，但是return 后不允许有返回值本文将由浅入深详...
原创
2021-08-12 21:47:49
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三个部分可迭代对象（Iterable）Python中任意的对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法，那么它就是一个可迭代对象。迭代器（Iterator)任意对象，只要定义了next（Python2)或者__next__方法，它就是一个迭代器。迭代（Iteration）简单来说，它就是从某个地方（比如列表）取出一个元素的过程。
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2023-11-09 10:14:12
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一、迭代器 我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种： 一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等； 一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：特点：
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2023-07-04 21:34:43
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通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环
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2023-12-14 12:06:44
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python 迭代器生成器Generators are functions that can be paused and resumed on the fly, returning an object that can be iterated over. Unlike lists, they are lazy and thus produce items one at a time and onl
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2024-01-22 23:01:15
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背景知识: 在Python中一个function要运行起来，它在python VM中需要三个东西。PyCodeObject,这个保存了函数的代码PyFunctionObject，这个代表一个虚拟机中的一个函数对象PyFrameObject,这个代表了函数运行时的调用链和堆栈 Python正是通过这三样东西模拟0x86的函数调用的 在python中 coroutine(协程)被称
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2023-06-15 10:31:05
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Python的生成器(generator)是一种迭代器，可以通过next函数访问，也可以在for...in...循环中遍历。生成器有自己的特殊的语法，有点像推导式(List Comprehension)，也可以在自定义的函数使用yield关键词。生成器的出现，跟迭代器一样，也是为了在内存使用方面更友好。 有时候，序列或集合内的元素的个数非常巨大，如果全都制造出来并放入内存，对计算机的压力是非常大的
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2023-12-05 01:58:37
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生成器不会吧结果保存在一个系列里，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopTteration异常结束1、生成器语法：生成器表达式：通列表解析语法，只不过把列表解析的[] 换成()生成器表达式能做的事情列表解析基本能处理，只不过在需要的序列比较大时，列表解析比较非内存2、生成器函数：在函数中出现 yield 关键字，那么该函式就不在是普通的函数，而是生成器函数但是生成器函数
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2023-11-24 12:59:03
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python -- 生成器 generator生成器 generator列表生成式列表生成式可以使代码更简洁。在Python中，一遍循环一边计算的机制，称为生成器：generator。# a变量是一个列表
a = [1, 2, 3]
# b变量使用列表生成器生成了一个列表
# 列表生成器的好处，可以动态地生成列表
b = [i*2 for i in range(5)]
'''
如果a也要b的结果
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2024-05-29 11:20:55
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带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），即包含yield语句的函数会被特地编译成生成器函数。当函数被调用时，他们返回一个生成器对象，这个生成器对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句，但它的作用是用来yield产生值的。生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，它的本地变量将保存状态信息，这
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2024-08-13 15:45:18
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生成器 （generator）的定义：在Python 中可以一边循环一边计算的机制。第一种使用方式：将存在一定规律（很重要）的列表 生成 生成器。作用：就我目前的了解来看，生成器可以用于节省内存，如：生成一个从1到100000 的列表和使用 生成器生成的对象 两者的区别在于 列表的内存远远大于 生成器，原因在于： 列表是1到100000 的每个数都需要占用内存， 生成器相当于占用一个函数的内存（个
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2023-12-10 08:30:30
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