Quick Retrieve on Google
Quick Retrieve on Bing
Python中生成器的原理与使用详解
原创牛大财有大才 发布于2018-09-05 14:36:38
0.range() 函数，其功能是创建一个整数列表，一般用在 for 循环中
语法格式：range(start, stop, step)，参数使用参考如下：
- *start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（4）等价于range（0， 4）;结果：（0,1,2,3）*
- *stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5*
- step：步长，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)
#使用range函数建立列表 ls =[x*2 for x in range(10)] print(ls)#[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] ls1 = [x for x in range(0,10,2)] #步长是2. print(ls1) #[0, 2, 4, 6, 8] ls2 = [x for x in range(3,10,2)] #开始从3开始，步长是2. print(ls2) # [3, 5, 7, 9] ls3 =[x for x in range(0, -10, -1)] #负数的使用 print(ls3) #[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9] print(range(0)) #range(0, 0) print(range(1,0)) #range(1, 0)
1.生成器的创建与元素迭代遍历
1.1创建生成器方法1：只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )
*生成器(generator)其实是一类特殊的迭代器*。前面博客我们每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，python就搞了个生成器。所以说*生成器(generator)其实是一类特殊的迭代器*。
#1.创建生成器
ls = [x*2 for x in range(10)]
generator1 =(x*2 for x in range(10)) #这是一个生成器generator
print(ls)
print(generator1) #注意，打印生成器，不会像列表一样打印他的值，而是地址。
'''
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
<generator object <genexpr> at 0x00000239FE00A620>
'''
1.1遍历生成器内容
遍历生成器对象中的内容：
1.方法1.使用for循环遍历
for i in generator1:
print(i)
#方法2：命令行使用next()函数：调用next(G) ，就计算出 G 的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素
没有更多的元素时，抛出 StopIteration 的异常。
>>> generator1 =(x*2 for x in range(5))
>>> next(generator1)
0
>>> next(generator1)
2
>>> next(generator1)
4
>>> next(generator1)
6
>>> next(generator1)
8
>>> next(generator1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
2.方法2.python脚本使用next()方法，实际开发中是通过for循环来实现遍历，这种next()方法太麻烦。
g1 =(x*2 for x in range(5))
while True:
try:
x = next(g1)
print(x)
except StopIteration as e :
print("values=%s"%e.value)
break #注意这里要加break,否则会死循环。
'''结果如下：
0
2
4
6
8
values=None
'''
3.方法3：使用对象自带的__next__()方法，效果等同于next(g1)函数
>>> g1 =(x*2 for x in range(5))
>>> g1.__next__()
0
>>> g1.__next__()
2
>>> g1.__next__()
4
>>> g1.__next__()
6
>>> g1.__next__()
8
>>> g1.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>
1.2创建生成器方法2:使用yield函数创建生成器。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。简单来说：只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器
#著名的斐波拉契数列（Fibonacci）:除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到
#1.举例：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...使用函数实现打印数列的任意前n项。
def fib(times): #times表示打印斐波拉契数列的前times位。
n = 0
a,b = 0,1
while n<times:
print(b)
a,b = b,a+b
n+=1
return 'done'
fib(10) #前10位：1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
#2.将print(b)换成yield b,则函数会变成generator生成器。
#yield b功能是：每次执行到有yield的时候，会返回yield后面b的值给函数并且函数会暂停，直到下次调用或迭代终止；
def fib(times): #times表示打印斐波拉契数列的前times位。
n = 0
a,b = 0,1
while n<times:
yield b
a,b = b,a+b
n+=1
return 'done'
print(fib(10)) #<generator object fib at 0x000001659333A3B8>
3.对生成器进行迭代遍历元素
方法1：使用for循环
for x in fib(6):
print(x)
''''结果如下，发现如何生成器是函数的话，使用for遍历，无法获取函数的返回值。
1
1
2
3
5
8
'''
方法2:使用next()函数来遍历迭代，可以获取生成器函数的返回值。同理也可以使用自带的__next__()函数，效果一样
f = fib(6)
while True:
try: #因为不停调用next会报异常，所以要捕捉处理异常。
x = next(f) #注意这里不能直接写next(fib(6)),否则每次都是重复调用1
print(x)
except StopIteration as e:
print("生成器返回值:%s"%e.value)
break
'''结果如下：
1
1
2
3
5
8
生成器返回值:done
'''
