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Python生成器简介

Python 中的 yield 关键字鲜为人知,但是作用却很大,正是因为有了yield,才有了Python生成器。

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yield 是 Python 的关键字,它用于 从函数返回而不破坏其局部变量的状态 ,并且在调用该函数时,从最后一个 yield 语句开始执行。任何包含 yield 关键字的函数都称为生成器。

Python 中的 yield 关键字的作用类似于 Python 中的 return 语句,不同之处在于:

yield的优点

yield的缺点

Python 可以使用 括号() 创建生成器

更多时候,我们使用 yield 关键字创建生成器

下面这个生成器,前4次调用它时,返回的是0-3这几个特殊值,第5次调用它时返回一个10-20之间的随机整数。

更多时候,生成器可以返回无限的值。

注意 generator() 函数返回的是一个生成器对象,要想获取它的值,可以像上面那样在迭代器中取出它的值,我们也可以显式的调用next函数获取值。

Python | yield Keyword - GeeksforGeeks:

Python 函数 - 返回生成器

如果函数要返回一系列结果,我们常见的方法就是将结果放到一份列表中,然后返回给调用者。比如下面的函数,返回字符串中每个单词的首字母在真个字符串中的索引:

运行结果:

上述的结果完全符合我们的预期,但 get_word_index 函数不够简洁。下面我们尝试使用生成器来实现:

运行结果:

改写之后,不仅运行结果符合要求,由于不需要和 result 列表交互,函数也变得非常简洁。下面我们就来详细学习下生成器吧~

生成器是指使用 yield 表达式的函数,调用生成器函数时,它并不会真的运行,而是会返回迭代器。每次在这个迭代器上面调用内置的 next 函数时,迭代器就会把生成器推进到下一个 yield 表达式那里。生成器传给 yield 的值均会由迭代器返回给调用者。

此外,如果输入量非常大,使用列表作为返回值,那么程序就有可能耗尽内存并崩溃。相反,使用生成器之后,则可以应对任意长度的输入数据。

例如,下面这个生成器函数可以获取文件中单词的索引,而不管文件内容多大,该函数执行时消耗的内存,只由单行的文本长度决定:

其中 test_generator.txt 中的内容如下:

运行结果:

下面这句话特别重要: 生成器函数返回的迭代器,是由状态的,及调用者不应该反复使用它 。我们那 word_index_iter 来说明:

如果想重复调用,请将其封装成容器:

运行结果:

关于上述自定义容器的实现原理,我的另外一篇文章做了详细介绍,链接奉上:

Python Generator(生成器)

什么是Python Generator(生成器) ?

Python Generator(生成器)用于在内存资源有限的情况下,把处理大数据的任务,分解为一段一段可以管理和处理的数据块(chunk),建立起数据流(data pipeline),从而一步一步的解决完大数据任务的技术。例如,假设有500G的数据待处理,内存只有32G,我们可以把数据分为200M的数据块,然后借助Python Generator技术,实现一边加载数据一边进行数据处理的效果。

生成器关键字yield 与 函数返回语句return的区别 :

return语句 终止函数运行并返回return语句后面的变量值;return语句后面的语句不执行。

Python生成器可以由以下两种方式创建:


网页题目:python函数生成器 python生成器函数例子
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