这一章节我们来讨论一下生成器表达式。
从语法上来讲,生成器表达式跟列表解析一个样,只不过列表解析放在中括号里面,而生成器表达式放在小括号里面
>>> [x for x in range(5)] [0, 1, 2, 3, 4] >>> (x for x in range(5)) <generator object <genexpr> at 0x01E5F3A0> >>> list(x for x in range(5)) [0, 1, 2, 3, 4] >>>
从上面的代码可以看见,小括号返回的是一个生成器,要使用list函数才能解析里面的内容。
说白了,从结果上面来看,其实列表解析就是在使用list函数迫使生成器一次性生成所有结果。
>>> g=(x for x in range(5)) >>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>>
>>> [x for x in range(5)] [0, 1, 2, 3, 4]
从执行上面来看,列表解析一次性在内存里面构建所有的结果,而生成器表达式只不过返回一个对象,而且这个对象支持迭代协议,只要在迭代环境当中都可以操作。
>>> g=(x for x in range(5)) >>> for item in g: print(item) 0 1 2 3 4 >>>
例如我们可以通过for来得到生成器里面的对象的值。
>>> g=(x for x in range(5)) >>> list(map(lambda x :x**2,g)) [0, 1, 4, 9, 16] >>>
>>> g=(x for x in range(5)) >>> list(filter(lambda x:x%2==0,g)) [0, 2, 4] >>>
>>> g=(x for x in range(5)) >>> list(sorted(g,reverse=True)) [4, 3, 2, 1, 0] >>>
又如上面的代码,可以在map、filter和sorted等支持迭代协议的环境中,都可以支持对象的操作。
总结:这一章节主要说明了生成器与列表解析之间的关系,以及生成器支持迭代协议,可以在迭代环境中对其中的对象进行操作。
这一章节就说到这里,谢谢大家
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零基础学python-19.8 生成器表达式:当迭代器遇上列表解析
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