大江东去,浪淘尽,千古风流人物。故垒西边,人道是,三国周郎赤壁。乱石穿空,惊涛拍岸,卷起千堆雪。江山如画,一时多少豪杰。遥想公瑾当年,小乔初嫁了,雄姿英发。羽扇纶巾,谈笑间,樯橹灰飞烟灭。故国神游,多情应笑我,早生华发。人生如梦,一尊还酹江月。

人生苦短 我用Python

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013-生成器

生成器

一、概念

  生成器是一类用来简化编写迭代器工作的特殊函数。普通的函数计算并返回一个值,而生成器返回一个能返回数据流的迭代器。

  毫无疑问,你已经对如何在 Python 和 C 中调用普通函数很熟悉了,这时候函数会获得一个创建局部变量的私有命名空间。当函数到达 return 表达式时,局部变量会被销毁然后把返回给调用者。之后调用同样的函数时会创建一个新的私有命名空间和一组全新的局部变量。但是,如果在退出一个函数时不扔掉局部变量会如何呢?如果稍后你能够从退出函数的地方重新恢复又如何呢?这就是生成器所提供的;他们可以被看成可恢复的函数。

  任何包含了 yield 关键字的函数都是生成器函数;Python 的 bytecode 编译器会在编译的时候检测到并因此而特殊处理。

  当你调用一个生成器函数,它并不会返回单独的值,而是返回一个支持生成器协议的生成器对象。当执行 yield表达式时,生成器会输出 i 的值,就像 return 表达式一样。yield 和 return 最大的区别在于,到达 yield 的时候生成器的执行状态会挂起并保留局部变量。在下一次调用生成器 __next__() 方法的时候,函数会恢复执行。

  这里有一个 generate_ints() 生成器的示例:

 

posted on 2019-05-06 22:35  GuoZeping  阅读(161)  评论(0编辑  收藏  举报

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