生成器的生活实例

每天要吃一个鸡蛋

1,超市买一框鸡蛋,60个,管60

2,养一只母鸡,母鸡每天下蛋,60天,一天下一个蛋

对于计算机页言

关注的是数据的空间

相当于本例子中,鸡蛋的空间

1,60个,比较占空间的

2,1个鸡蛋,比较省空间

对于生活而言,方式2,还是比较新鲜的

。。

列表生成式

li = [i for i in range(100000000000)

结果

在内存中划一块空间

存储数据【1,2,。。。。100000000000】

写一个公式出来

需要用的时候,公式给我算出结果,给我数据

什么是生成器?

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,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator

生成器是一个特殊的程序,可以被用作控制循环的迭代行为,python中生成器是迭代器的一种,使用yield返回值函数,每次调用yield会暂停,而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。

生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用,但是,不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这样消耗的内存数量将大大减小,而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值,因此生成器看起来像是一个函数,但是表现得却像是迭代器

创建一个生成器

通过列表生成式

把列表生成式中的[]

替换为()

得到的就是一个生成器

通过函数的改造

在函数中添加yield

那么该函数的调用,就是在创造一个生成器

yield
英 [jiːld] 美 [jiːld]
v.
出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出
n.
产量;产出;利润

函数中如果有了yield

该函数就不是一个普通的函数了

它是一个生成器函数

生成器函数名()

可以得到一生成器

这种效果类似于

类名()

得到一个对象

生成器的使用

生成器对象.__next__()

执行生成器函数中的代码

同时返回yield后面的数据

yield的效果

相当于一个保存点

如果生成器调用__next__方法,会从上一个保存点开始,直到遇见了yield就会停住,同时返回yield后面的数据

for循环遍历的本质

for 变量 in 列表:

	print(变量)

第一步,它会调用列表的__iter__方法,得到一个迭代器

obj = li.__iter__()
# obj.__next__()
# obj.__iter__()

第二步,针对这个迭代器,进行方法的调用

它会调用这个迭代器的__next__方法

并且把值,赋给 变量

第三步,打印输出这个变量

第四步,继续打印输出这个变量

第五步。。。继续,直到无法获得变量,遇到一个异常

上述的第三,四五步可以通过一个无限循环来解决

在循环中捕捉这个异常,捕捉成功就退出无限循环,让程序结束

li = ["张飞", "马超"]

obj = li.__iter__()
while True:
    try:
        i = obj.__next__()
        print(i)
    except StopIteration as t:
        break