1.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。
创建生成器的方法很多,第一种:将列表生成器最外一层的中括号,改为小括号,即元组生成式
# 生成器方法1,即元组生成式 list1 = [i for i in range(1, 11)] print(list1) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] list2 = (i for i in range(1, 11)) # 生成器对象,generator print(list2) # <generator object <genexpr> at 0x000002A1E3F75740>
第二种:通过yield函数创建生成器,如下代码通过斐波拉契例子对第二种方法充分认识
# 使用yield函数创建生成器 def test1(times): # 有限斐波拉契 a, b = 0, 1 n = 0 while n < times: yield b # 创建生成器:返回后面变量值给生成器
# temp = yield b
# print(temp) 会打印None,这两步无效操作
a, b = b, a+b
n += 1
return 'done'
打印生成器中的元素可以通过,next()函数,生成器__next__()方法,也可以通过for循环打印,还有send,注意打印生成器是通过游标,打印下个元素,只能往后不能倒退。其次,使用next,__next__()会抛出异常(原因:会记录游标位置),for不会报错。
# 第一种方法打印情况 list1 = (i for i in range(1, 11)) print(list1) print(next(list1)) print(list1.__next__()) for i in list1: print(i)
打印结果如下: