【Python教程】生成器
【Python教程】生成器
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整理：python架构师
前面我们已经好几次提到了生成器的概念。这里对其简要介绍一下。
有时候，序列或集合内的元素的个数非常巨大，如果全制造出来并放入内存，对计算机的压力是非常大的。比如，假设需要获取一个10**20次方如此巨大的数据序列，把每一个数都生成出来，并放在一个内存的列表内，这是粗暴的方式，有如此大的内存么？
如果元素可以按照某种算法推算出来，需要就计算到哪个，就可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，而不必创建完整的元素集合，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算出元素的机制，称为生成器：generator。
前面我们说过，通过圆括号可以编写生成器推导式：
>
>> g = (x * x
for
x
in
range(1, 4))
>
>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，这点和迭代器非常相似：
>>
> next(g)
1
>>
> next(g)
4
>>
> next(g)
9
>>
> next(g)
Traceback (most recent call last):
File
"<pyshell#14>"
, line
1
,
in
<
module
>
next
(g)
StopIteration
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但更多情况下，我们使用for循环。
for
i
in
g:
print
(i)
除了使用生成器推导式，我们还可以使用yield关键字。
在 Python中，使用yield返回的函数会变成一个生成器（generator）。在调用生成器的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。
# 斐波那契函数
def
fibonacci
(n)
:
a, b, counter =
0
,
1
,
0
while
True
:
if
counter > n:
return
yield
a
# yield让该函数变成一个生成器
a, b = b, a + b
counter +=
1
fib = fibonacci(
10
)
# fib是一个生成器
print(type(fib))
for
i
in
fib:
print(i, end=
" "
)
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