十五、Python生成器
编辑日期: 2024-11-28 文章阅读: 次
十五、Python生成器
1 什么是可迭代对象？
可迭代对象，英文Iterable，是一个形容词，这类对象和Java语言类似，都可看作是一类接口，抽象地描述事物具备怎样的能力。所以，Iterable自然具备可迭代能力。
如下，常见的list，Iterator等都是Iterable对象：
In [33]: from collections.abc import Iterable,Iterator
In [34]: issubclass(list,Iterable)
Out[34]: True
In [35]: issubclass(Iterator,Iterable)
2 什么是一个生成器？
生成器是可迭代的(Iterable)，最简单的创建生成器方法是通过一对()，如下所示：
In [37]: g = (i*i for i in [1,4,0])
In [38]: g
Out[38]: <generator object <genexpr> at 0x7fe8956e96d0>
g 是一个生成器对象，generator object
获取生成器对象的元素，可使用next函数，如下所示，获取第一个元素：
In [39]: next(g)
Out[39]: 1
获取第二个元素：
In [40]: next(g)
Out[40]: 16
3 创建生成器的几种方法？
如上所见，使用一对()能够创建一个生成器对象。
除此之外，想必大家也都知道，是使用关键字 yield. yield出现在一个函数中，运行到yield处，返回的对象便是生成器对象(generator object).
4 生成器是迭代器吗？
生成器对象(generator object)一定也是迭代器对象(Iterator object)，如上面的生成器g，使用内置函数isinstance验证，返回True:
In [43]: isinstance(g,Iterator)
Out[43]: True
因此，它具备一切迭代器的特性，关于迭代器我们已在上一个话题讨论，简而言之，迭代器的几个特点：
1) 是有去无回的， 2) 迭代器无需提前知道整个列表的所有元素， 3) 无需加载所有元素到RAM中尽而它是节省内存的(memory-efficient).
生成器同样具备这些特性。除此之外，它还有一些独有的特性，下面跟随yield 我们便能看出来。
5 如何用一句话描述 yield？
yield 关键字的用法在stackoverflow上也是最热的问题之一，借用一个最热回答中的解释：
yield is a keyword that is used like return, except the function will return a generator.
yield 是一个特殊的return, 它返回一个生成器对象。
说实话，理解这些只是皮毛。那么，如何精通yield的用法呢？
6 如何精通yield的用法？
要想精通yield，你必须首先搞清楚一点：
当你调用带有yield的函数时，函数并没有执行任何一行，只是返回一个生成器对象
为了帮助大家理解，创建一个带有yield的函数：
def gfun():
mylist = range(3)
for i in mylist:
yield i*i
g = gfun()
print(g)
为了加深印象，你可以自己调试验证一遍，函数第一行打的断点始终未被命中。
带yield的函数和for结合使用，第一次调用上一步创建的生成器对象后，将会进入函数体直到遇到yield返回值。
然后，for循环再进入函数时，直接跑到yield的下一句。直到生成器对象变空为止。
使用下面代码演示yield的上面过程：
def createGenerator():
mylist = range(3)
for i in mylist:
yield i*i
print(i*i)
g = createGenerator()
print(g)
for gi in g:
pass
参考录制的gif：
7 yield 都有哪些重要价值？
Python引入yield后，便拥有具备实现协程的能力，协程的确是一种高效的编程模型，关于协程的理解，后面专题会详细讨论。包括更高级的功能如异步等，根基都是yield.
8 yield 和 itertools
yield重要性和使用广泛性还提现在，Python单独一个模块专门用于管理迭代器和生成器对象，便是itertools，里面封装的方法特性后面再讨论。
9 yield 使用案例
yield实现浮点数步长的frange:
def frange(start,end,step):
i = start
while i<end:
yield round(i,3)
i+=step
调用frange:
for item in frange(10,14,0.8):
print(item)
结果：
10
10.8
11.6
12.4
13.2
Python 20个专题完整目录：
