python生成器与迭代器详解-创新互联

列表生成式:

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例一:

a = [i+1 for i in range(10)]
print(a)

输出:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

例二:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
print([i*i for i in L if i>3])

输出:

[16, 25]

例三:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
print([i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8])

输出:

[18, 21, 24, 28, 30, 35]

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,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。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

示例:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(g)

输出:

at 0x00000276586C1F48>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素,可以通过generator的next()方法

next(g)

例一:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I )
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出:

6
7
8

例二:

L = [1, 2, 3, 4, 5]
I = [6, 7, 8, 9, 10]
g = (i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

输出:

18
21
24

因为generator保存的是算法,每次调用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的错误。正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

例三:

g = (i*i for i in range(0, 5))
for i in g:
    print(i)

当我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()方法,而是通过for循环来迭代它。

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。

比如,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, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8

仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:

def fib(max):
  n,a,b = 0,0,1

  while n < max:
    #print(b)
    yield b
    a,b = b,a+b

    n += 1

  return 'done'


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