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python函数-生成器

时间:2020-06-28 09:43:39      阅读:88      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:自己   本质   迭代   print   函数   返回值   保留   next   方式   

1.理论知识:什么是生成器?

生成器的本质就是迭代器。生成器和迭代器也有不同,唯一的不同就是:迭代器都是Python给你提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的,(比如文件句柄,iter([1,2,3])。生成器是需要我们自己用python代码构建的工具。最大的区别也就如此了。

2.生成器的构建方式?

在python中有三种方式来创建生成器:

  1. 通过生成器函数

  2. 通过生成器推导式

  3. python内置函数或者模块提供(其实1,3两种本质上差不多,都是通过函数的形式生成,只不过1是自己写的生成器函数,3是python提供的生成器函数而已)

2.1)通过生成器函数构建生成器

#普通函数
def func():
    print(11)
    return 22
ret=func()
print(ret)

#将函数中return换成yield,这样func就不是函数了。而是一个生成器函数
def func():
    print(11)
    yield 22
ret=func()
print(ret)

运行结果:

#普通函数运行结果
11 22
#生成器函数运行结果 <generator object func at 0x02D9EE30>

由于函数中存在yield,那么这个函数就是一个生成器函数.在执行这个函数的时候.就不再是函数的执行了.而是获取这个生成器对象

2.2)生成器函数如何取值

生成器的本质就是迭代器.迭代器如何取值,生成器就如何取值。所以我们可以直接执行next()来执行以下生成器

def func():
    print(111)
    yield 222
genner=func() # 这个时候函数不会执?. ?是获取到?成器
ret=genner.__next__() print(ret) # 这个时候函数才会执?
 运行结果:
111
222

 

def func():
    print("111")
    yield 222
    print("333")
    yield 444
gener = func()
ret = gener.__next__()
print(ret)
ret2 = gener.__next__()

print(ret2)
#ret3 = gener.__next__()
# 最后?个yield执?完毕. 再次__next__()程序报错
#print(ret3)

运行结果:
111
222
333
444

Process finished with exit code 0

当程序运行完最后一个yield,那么后面继续运行next()程序会报错,一个yield对应一个next,next超过yield数量,就会报错,与迭代器一样。

 yield与return的区别:

        return一般在函数中只设置一个,他的作用是终止函数,并且给函数的执行者返回值。

        yield在生成器函数中可设置多个,他并不会终止函数,next会获取对应yield生成的元素。

#return
def
eat(): lst = [] for i in range(1,10000): lst.append(包子+str(i)) return lst e = eat() print(e) #yield def eat(): for i in range(1,10000): yield 包子+str(i) e=eat() for i in range(200): a=next(e) print(a) for i in range(300): b=next(e) print(b)

运行结果:

return生成列表

yield生成的是值,而且还可以保留上次的位置。暂用空间更小

 

python函数-生成器

标签:自己   本质   迭代   print   函数   返回值   保留   next   方式   

原文地址:https://www.cnblogs.com/bashliuhe/p/13201039.html

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