一文詳解Python中生成器的原理與使用

2022-05-16 13:00:07

什麼是生成器

生成器表示式本質上就是一個迭代器，是定義迭代器的一種方式，是允許自定義邏輯的迭代器。生成器使用generator表示。

迭代器和生成器的區別

迭代器本身是系統內建的，無法重寫內建的邏輯結構；而生成器是使用者自定義的，可以重寫邏輯結構。所以生成器就是一個迭代器，只是我們將自己寫的迭代器叫做生成器作為區分而已。

建立方式

生成器有兩種建立方式

1.生成器表示式，就是“元組推導式”

3.生成器函數，就是使用def定義，裡面使用yield關鍵字

生成器表示式

基本語法

from collections import Iterator, Iterable

# 生成器表示式（元組推導式）
gen = (i * 2 for i in range(1, 11))
print(isinstance(gen, Iterable))  # 判斷是否是迭代物件
print(isinstance(gen, Iterator))  # 判斷是否是迭代器

# 這個 gen 就是生成器

生成器函數

我們上面說到，生成器函數如何定義？其實和普通的函數定義的方法是一樣的，都是要使用def關鍵字來定義，其它的寫法沒有任何要求，普通函數怎麼寫生成器函數就怎麼寫，唯一的要求就是要使用yield關鍵字。

要注意，生成器函數就是一個函數，是使用了yield的函數，只不過生成器函數是用來定義生成器的。

yield關鍵字

yield這個關鍵字其實類似於return關鍵字，return關鍵字的作用是在函數中使用，用來返回資料，yield關鍵字的作用也是一樣的，就是用來返回資料，但是和return還有其它的不同之處。

yield和return

共同點

執行到對應語句的時候，就會返回對應的值。

不同點

return執行的時候，函數就跳出，然後return之後的所有作用域語句就會全部跳出，當函數再次呼叫的時候，整個函數就重新執行。

yield執行的時候，返回資料，但是函數就會記住跳出的位置，當你再次呼叫函數（生成器）的時候，就從上一次跳出的地方繼續執行，是不是和迭代器的取值有異曲同工之處？

yield的使用方法

yield的使用方法有兩種，一種是和return的使用方法一樣，在關鍵字的後面直接新增返回值，這是推薦使用的方法；

第二種方法使用將yield作為一個函數使用，就是在yield後面使用括號，在括號中填寫返回的值。

生成器函數的基本使用

# 1、定義一個生成器函數
# 生成器函數就是一個使用yield的函數
def myGen():
	print(1)
	yield 11
	print(2)
	yield 22
	print(3)
	yield 33


# 2、初始化生成器
# 執行生成器函數，返回一個物件，就是生成器物件，簡稱生成器
from collections import Iterator
gen = myGen()
res = isinstance(gen, Iterator)
print(res)  # True  返回True說明生成器本質上就是一個迭代器


# 3、呼叫生成器
# 生成器本質上就是一個迭代器，還記得迭代器如何呼叫嗎？
res = next(gen)
print(res)
"""
結果：
1   （生成器函數中的語句 print(1)）
11  （yield返回的值，print(res)）
"""

send的使用

send和next一樣，都是用來取出迭代器中的值的函數，send是生成器的內建函數。而且send和next相比，功能更加的強大，next只能取值；send不但能取值，而且還能傳送值。

範例

定義生成器函數

def myGen():

   print('process start')
   #  res獲取yield的值
   res = yield 100

   print(res, '內部列印1')
   print('process start')
   res = yield 200

   print(res, '內部列印2')
   print('process start')
   res = yield 300

   print(res, '內部列印3')

初始化生成器

gen = myGen()

第一次呼叫生成器

# 在使用send時，第一次傳遞的資料必須是None，這是硬性語法，以為send第一次傳遞引數的時候，還沒有遇到yield，所以不能傳送。
res = gen.send(None)

print(res)
"""
結果：
process start
100
"""

使用send第一次呼叫生成器的時候執行了下面的語句：

print('process start')
res = yield 100

執行到yield 100的時候，才碰到了yield，但是send之前沒有遇到過yield，所以不能傳入任何值，None沒有任何意義，這是硬性語法。

這裡注意，res = yield 100中的res此時沒有任何價值。因為這個一條語句我們目前只執行了一半，執行了yield 100，還有res的賦值沒有完成，所以現在的res沒有任何的意義。

第一次呼叫生成器，返回100，這個100則是語句res = yield 100返回的值。

第二次呼叫

res = next(gen)
print(res)
"""
結果：
None 內部列印1
process start
200
"""

第二次呼叫執行了以下語句：

res = yield 100
print(res, '內部列印1')
print('process start')
res = yield 200

注意，生成器函數在呼叫的時候，會從上一次yield返回值的地方，就是res = yield 100，但是這個語句第二次呼叫的時候，只會執行一半，因為另一半在第一次呼叫的時候已經執行完了，就是yield 100，就是說還有res的賦值沒有進行，但是第二次呼叫使用的是next，next沒有傳送值的能力，所以res就沒有賦予任何值，，在列印的時候，res就是一個None。

第三次呼叫

res = gen.send('第三次呼叫')
print(res)
"""
結果：
第三次呼叫 內部列印2
process start
300
"""

第三次呼叫執行的語句是：

res = yield 200
print(res, '內部列印2')
print('process start')
res = yield 300

這次和第二次的呼叫基本是一樣的，但是這次是使用send呼叫，所以傳送了值過去，執行於是將值賦予了res。

第四次呼叫

res = gen.send(None)
print(res)

"""
結果：
None 內部列印3
StopIteration  （報錯）
"""

第四次呼叫，執行以下語句：

res = yield 300
print(res, '內部列印3')

第四次呼叫生成器，沒有可以執行的yield語句，所以返回不了任何資料，因此報出了 StopIteration的錯誤。

可迭代物件的優化

現在我們就已經學習完了容器和迭代器、生成器的相關知識，我們也知道了可迭代物件和迭代器的區別，那麼現在我們要說的是，如果我們需要制定一個容器供我們遍歷使用，那麼我們優先使用迭代器而不是容器這樣的一個普通的可迭代物件。

在我們之後的日常使用過程當中，我們有時就會發現，我們需要在一個迴圈中遍歷一個容器供我們使用，但是這個容器中的值非常多，使這個容器佔據的記憶體空間非常大，消耗了大量的資源，導致我們的程式非常慢。這個時候我們就需要使用迭代器或者生成器去遍歷，迭代器每次遍歷只佔據當次遍歷時的記憶體空間，因此非常的節省資源，所以這就是我們優先使用迭代器的理由。

總結

現在我們就學習完了python中的所有的函數型別，知道了python中的有內建函數、自定義函數，之後我們還會學習一些python的常用標準庫和第三方庫，裡面也有一些我們經常用到的函數。

普通函數，使用def定義
匿名函數，使用lambda定義
閉包函數，內函數呼叫外函數的變數，並且外函數將內函數返回，這樣的巢狀下，外函數就是一個閉包函數，但是一般的情況下，我們並不特意的作出一個閉包函數，而是要使用閉包這麼一個功能
高階函數，就是將函數作為引數使用的函數，常用的內建高階函數有map、filter、reduce、sorted
遞迴函數，自己呼叫自己的函數

以上就是一文詳解Python中生成器的原理與使用的詳細內容，更多關於Python生成器的資料請關注it145.com其它相關文章！