Python面试题之生成器/迭代器

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1.为什么要有生成器？

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，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。

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，其实就是一个tuple。

L = [x * x for x in range(10)]
print(L)
print(type(L))

L2 = (x * x for x in range(10))
print(L2)
print(type(L2))

# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
# <class ‘list‘>
# <generator object <genexpr> at 0x00FE4FC0>
# <class ‘generator‘>

创建L和L2的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而L2是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

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

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,这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。

请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：

>>> r = abs(6)
>>> r
6
generator函数的“调用”实际返回一个generator对象：

>>> g = fib(6)
>>> g
<generator object fib at 0x1022ef948>

Python面试题之生成器/迭代器

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