python 生成文件出现u

目录

• 1️⃣生成器
• 2️⃣为什么要用yield

• 🌱：不使用yield
• 🌱：使用yield

• 3️⃣小结

上一篇文章讲到了迭代器和可迭代对象：

• 【python知识点】你知道Iterable对象吗?什么是迭代器？

这一篇我们来看生成器。

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1️⃣生成器

• 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）

所以生成器就是一个特殊的函数

• 一个函数用了yield后，返回的是一个迭代器对象，此时Python解释器会将其视作生成器
• 也就是说生成器一定是迭代器，它也一定可迭代。

那么问题来了：什么是yield？

简单的说，在生成器中：

• yield相当于断点，当我们调用生成器时，一旦遇到yield， 生成器就是会暂停并保存当前所有的运行信息，并返回 yield 后面的值,。
• 在下一次执行 next() 方法时，生成器会从之前断点处开始，继续运行。

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2️⃣为什么要用yield

我们为什么要用yield

简单来说：

• 有时，函数会返回一个列表，这个列表的大小是动态的，随着参数的大小变化而变化
• 比如斐波那契数列
• 一旦参数过大，数列的长度就会随之变大，此时的内存占用就会变得很大
• 为了节省内存，我们就想着让函数返回一个迭代器
• 当每次循环时能够一个一个得到列表中的值，而不是直接得到一整个列表
• 这个时候yield就起作用了
• 使用了yield的函数，也就是生成器，就可以返回一个迭代器，在每次迭代中返回下一个值
• 下次迭代时，代码从会从 yield 的下一条语句继续执行
• 而函数的状态是和上次中断执行前完全一样的
• 于是函数继续执行，直到遇到 yield，再次中断

这样吧，来看看例子：

就斐波那契数列的两段代码对比，较容易地看出区别：

🌱：不使用yield

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🌱：使用yield

或者使用for循环来访问：

甚至你想这样转换为列表也行：(意义不大)

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3️⃣小结

生成器就是加了yield的函数

每次执行到有yield的时候，会返回yield后面的值，并且函数会暂停，直到下次调用才继续执行函数。最后迭代终止。

生成器的特点：

• 生成器对象可以使用for循环或者__next__方法，next()函数进行遍历
• 生成器对象可以转换为列表，元组
• 需要注意的是，访问生成器对象的元素时，已经访问过的元素就无法再次访问。
• 如果想要再次访问就得重新创建一个生成器对象

使用生成器的好处：

• 节省内存空间
• 提升代码运行速度

因此，一旦我们想要节约内存资源或者提升运行效率，可以考虑使用生成器！

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好了，python生成器的小知识就看到这，希望对你有所帮助