博客
关于我
python 生成器
阅读量:131 次
发布时间:2019-02-27

本文共 748 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

生成器是一种特殊的函数,它使用yield语句来产生值。在编程中,生成器非常有用,因为它们能在不影响主程序执行的同时,逐次生成大量数据。

让我们来看一个例子。以下是一个生成斐波那契数列的生成器函数:

def fibonacci(n):    a, b, counter = 0, 1, 0    while True:        if counter > n:            return        yield a        a, b = b, a + b        counter += 1

当我们调用这个函数并传入一个参数时,它会返回一个迭代器。例如:

f = fibonacci(10)

接下来,我们可以使用next()函数来逐步获取生成器的值。每次调用next(),生成器会执行到yield语句,然后暂停并返回当前的值。下一次调用时,它会从暂停的位置继续执行。

if __name__ == '__main__':    while True:        try:            print(next(f), end=" ")        except StopIteration:            break

生成器有两个主要特点:

  • 直接调用生成器函数会返回一个迭代器。这意味着生成器在第一次使用时会执行到第一个yield语句,并将初始值返回。

  • 使用next()函数可以控制生成器的执行。当执行到yield语句时,生成器会将当前的执行状态保存,然后返回yield的值。下次调用next()时,生成器会从保存的状态继续执行。

  • 生成器的这种设计模式在处理大型数据或资源密集型任务时特别有用,因为它可以在需要时逐次生成数据,而不会一次性占用过多内存。

    转载地址:http://ibkb.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python关于numpy.transpose函数详细解析附代码
    查看>>
    Python3导入自定义模块的3种方式
    查看>>
    python3打开txt文件_使用Python 3从文本文件读取句子并添加到列表中
    查看>>
    python3爬虫抓取智联招聘职位信息代码
    查看>>
    Python3爬虫数据入数据库---把爬取到的数据存到数据库,带数据库去重功能
    查看>>
    python3的 pymysql把mysqldb库取代了,让python 3支持mysqldb的解决方法
    查看>>
    Python3笔记——IDE的选择
    查看>>
    python3简单使用requests 用户代理,cookie池
    查看>>
    Python3组播通信编程实现教程(发送者+接收者)
    查看>>
    Python3编写网络爬虫10-数据存储方式三-CSV文件存储
    查看>>
    python3读取redis返回数据带有'b'的问题
    查看>>
    Python3连接MySQL
    查看>>
    Python关于isinstance函数的解析 | 附Demo(全)
    查看>>
    Python3:setup.py:完成所有任务的PIP安装(Build_ext+Install)
    查看>>
    python4.0 gil_Python 并发编程系列--1、浅谈GIL历史及对多线程的影响
    查看>>
    python60行绘图程序_天底下最简单的QT画图板,就一个类,60行代码
    查看>>
    Python: AES加密与解密
    查看>>
    Python: Range() 最大尺寸;动态的还是静态的?
    查看>>
    Python: Windows下用 multiprocessing 的深坑
    查看>>
    python:Could not find platform independent libraries <prefix>解决方法
    查看>>