如何通過(guò)一篇文章了解Python中的生成器
前言
生成器很容易實(shí)現(xiàn),但卻不容易理解。生成器也可用于創(chuàng)建迭代器,但生成器可以用于一次返回一個(gè)可迭代的集合中一個(gè)元素?,F(xiàn)在來(lái)看一個(gè)例子:
def yrange(n): i = 0 while i < n: yield i i += 1
每次執(zhí)行 yield 語(yǔ)句時(shí),函數(shù)都會(huì)生成一個(gè)新值。
“生成器”這個(gè)詞被混淆地用來(lái)表示生成的函數(shù)和它生成的內(nèi)容。
當(dāng)調(diào)用生成器函數(shù)時(shí),它甚至沒(méi)有開(kāi)始執(zhí)行該函數(shù)就返回一個(gè)生成器對(duì)象。 當(dāng)?shù)谝淮握{(diào)用 next() 方法時(shí),函數(shù)開(kāi)始執(zhí)行直到它到達(dá) yield 語(yǔ)句。 產(chǎn)生的值由下一次調(diào)用返回。
以下示例演示了 yield 和對(duì)生成器對(duì)象上的 next 方法的調(diào)用之間的相互作用。
>>> def foo(): ... print("begin") ... for i in range(3): ... print("before yield", i) ... yield i ... print("after yield", i) ... print("end") ... >>> f = foo() >>> next(f) begin before yield 0 0 >>> next(f) after yield 0 before yield 1 1 >>> next(f) after yield 1 before yield 2 2 >>> next(f) after yield 2 end Traceback (most recent call last): File "<pyshell#13>", line 1, in <module> next(f) StopIteration >>>
生成器也是迭代器
生成器也是迭代器,支持使用 for 循環(huán)。當(dāng)使用 for 語(yǔ)句開(kāi)始對(duì)一組項(xiàng)目進(jìn)行迭代時(shí),即運(yùn)行生成器。一旦生成器的函數(shù)代碼到達(dá) yield 語(yǔ)句,生成器就會(huì)將其執(zhí)行交還給 for 循環(huán),從集合中返回一個(gè)新值。生成器函數(shù)可以根據(jù)需要生成任意數(shù)量的值(可能是無(wú)限的),依次生成每個(gè)值。
f_2 = foo() for i in f_2: print(i) begin before yield 0 0 after yield 0 end before yield 1 1 after yield 1 end before yield 2 2 after yield 2 end
當(dāng)一個(gè)函數(shù)包含 yield 時(shí),Python 會(huì)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)一個(gè)迭代器,為我們應(yīng)用所有需要的方法,比如 __iter__() 和 __next__(),所以生成器也能和迭代器有相同的功能,如下所示:
def yrange(): i = 1 while True: yield i i = i + 1 def squares(): for i in yrange(): yield i * i def take(n, seq): seq = iter(seq) result = [] try: for i in range(n): result.append(next(seq)) except StopIteration: pass return result print(take(5, squares())) # [1, 4, 9, 16, 25]
接下來(lái)看一下如何使用生成器計(jì)算斐波那契數(shù)列:
def fib(n): if n <= 1: return 1 a, b = 0, 1 for _ in range(n): a, b = b, a + b yield a for i in fib(10): print(i, end=' ') # Result:1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
生成器推導(dǎo)式
生成器表達(dá)式是列表推導(dǎo)式的生成器版本。它們看起來(lái)像列表推導(dǎo)式,但返回的是一個(gè)生成器,而不是一個(gè)列表。生成器推導(dǎo)式的本質(zhì):
- 使用 yield 會(huì)產(chǎn)生一個(gè)生成器對(duì)象
- 用 return 將返回當(dāng)前的第一個(gè)值。
generator_expressions = (x for x in range(10)) generator_expressions <generator object <genexpr> at 0x0000023F8BC51AF0> sum(generator_expressions) 45
無(wú)限生成器
生成器的另一個(gè)常見(jiàn)場(chǎng)景是無(wú)限序列生成。在 Python 中,當(dāng)您使用有限序列時(shí),您可以簡(jiǎn)單地調(diào)用 range() 并在列表中對(duì)其進(jìn)行計(jì)數(shù),例如:
a = range(5) print(list(a)) [0, 1, 2, 3, 4]
也可以這樣做,使用如下生成器生成無(wú)限序列:
def infinite_sequence(): num = 0 while True: yield num num += 1
運(yùn)行此代碼時(shí),可以看到其運(yùn)行非??欤梢酝ㄟ^(guò) CTRL+C 來(lái)使得程序結(jié)束,如下:
生成器實(shí)際用法
1. 讀取文件行
生成器的一個(gè)常見(jiàn)用法是處理大型文件或數(shù)據(jù)流,例如 CSV 文件。假設(shè)我們需要計(jì)算文本文件中有多少行,我們的代碼可能如下所示:
def csv_reader(file_name): file = open(file_name) result = file.read().split("\n") return result csv_gen = csv_reader("some_file.csv") row_count = 0 for row in csv_gen: row_count += 1 print(f"Row count is {row_count}")
我們的 csv_reader 函數(shù)將簡(jiǎn)單地將文件打開(kāi)到內(nèi)存中并讀取所有行,然后它將行拆分并與文件數(shù)據(jù)形成一個(gè)數(shù)組。如果文件包含幾千行,可能就會(huì)導(dǎo)致速度變慢,設(shè)置是內(nèi)存被占滿(mǎn)。
這里就可以通過(guò)生成器重構(gòu)的 csv_reader 函數(shù)。
def csv_reader(file_name): for row in open(file_name, "r"): yield row
2.讀取文件內(nèi)容
def readfiles(filenames): for f in filenames: for line in open(f): yield line def grep(pattern, lines): return (line for line in lines if pattern in line) def printlines(lines): for line in lines: print(line, end="") def main(pattern, filenames): lines = readfiles(filenames) lines = grep(pattern, lines) printlines(lines)
高級(jí)生成器用法
到目前為止,我們已經(jīng)介紹了生成器最常見(jiàn)的用途和構(gòu)造,但還有更多內(nèi)容需要介紹。隨著時(shí)間的推移,Python 為生成器添加了一些額外的方法:
- send() 函數(shù)
- throw() 函數(shù)
- close() 函數(shù)
接下來(lái),我們來(lái)看一下如何使用這三個(gè)函數(shù)。
首先,新建一個(gè)生成器將生成素?cái)?shù),其實(shí)現(xiàn)如下:
def isPrime(n): if n < 2 or n % 1 > 0: return False elif n == 2 or n == 3: return True for x in range(2, int(n**0.5) + 1): if n % x == 0: return False return True def getPrimes(): value = 0 while True: if isPrime(value): i = yield value if i is not None: value = i value += 1
然后我們調(diào)用 send() 函數(shù),這個(gè)函數(shù)會(huì)向生成器 prime_gen 傳入一個(gè)值,然后從這個(gè)值開(kāi)始計(jì)算下一個(gè)素?cái)?shù)的值:
prime_gen = getPrimes() print(next(prime_gen)) print(prime_gen.send(1000)) print(next(prime_gen))
可以看到如下結(jié)果:
throw() 允許您使用生成器拋出異常。例如,這對(duì)于以某個(gè)值結(jié)束迭代很有用。比如我們想得到小于 20 的素?cái)?shù)就可以使用如下方法:
prime_gen = getPrimes() for x in prime_gen: if x > 20: prime_gen.throw(ValueError, "I think it was enough!") print(x)
運(yùn)行該代碼,得到結(jié)果如下:
在前面的示例中,我們通過(guò)引發(fā)異常來(lái)停止迭代,但這并不是用戶(hù)想看到的,誰(shuí)想看到報(bào)錯(cuò)呢。因此,結(jié)束迭代的更好方法是使用 close():
prime_gen = getPrimes() for x in prime_gen: if x > 20: prime_gen.close() print(x)
運(yùn)行結(jié)果如下圖:
可以看到,生成器在運(yùn)行到停止了,沒(méi)有引發(fā)任何異常。
總結(jié)
生成器簡(jiǎn)化了迭代器的創(chuàng)建。 生成器是產(chǎn)生一系列結(jié)果而不是單個(gè)值的函數(shù)。
生成器可以用于優(yōu)化 Python 應(yīng)用程序的性能,尤其是在使用大型數(shù)據(jù)集或文件時(shí)的場(chǎng)景中。
生成器還通過(guò)避免復(fù)雜的迭代器實(shí)現(xiàn)或通過(guò)其他方式處理數(shù)據(jù)來(lái)提供清晰的代碼。
參考鏈接:
How to Use Generator and yield in Python
https://realpython.com/introduction-to-python-generators/
https://anandology.com/python-practice-book/iterators.html
到此這篇關(guān)于Python中生成器的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python的生成器內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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