Python生成器generator用法示例

本文实例分析了Python生成器generator用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

生成器generator本质是一个函数，它记住上一次在函数体中的位置，在生成器函数下一次调用，会自动找到该位置，局部变量都保持不变

l = [x * 2 for x in range(10)] # 列表生成式
g = (x * 2 for x in range(10))
print(l,g) # l打印的是一个列表，g则是一个generator的内存地址

一次性打印获取generator的所有元素:

for index in g:
  print(index)

逐步获取generator的元素:

print(g.__next__())   # 0
print(g.__next__())   # 2
print(g.__next__())   # 4
print(g.__next__())   # 6
print(g.__next__())   # 8

yield关键字

通常我们做一个打印0-50的数时，会定义一个函数，只要调用这个函数，它就会自定打印0-50的数

def fib(num):
  n = 0
  while n < num:
    print(n)
    n+=1
fib(50)

其实我们只需要改动那么一丢丢，就可以将上面那个函数改变成一个generator

def fib(num):
  n = 0
  while n < num:
    yield n   # 在使用yield关键字时，需在前面先定义一个变量n
    n+=1
g = fib(50)   # 此时的g是一个generator

generator原理:通过某一种特定的算法，在一个特定的条件下，不断向下推算，得出后续的元素。因为generator不必创建list，所以可以大大的节约内存空间。举个栗子:

def fib():
  print("step 1")
  yield 1
  print("step 2")
  yield 2
  print("step 3")
  yield 3
g = fib()
g.__next__()  # 结果：step 1
g.__next__()  # 结果：step 2
g.__next__()  # 结果：step 3

根据结果可以看出，每次执行next()，都会打印一句，而遇到yield就直接跳出，并记录位置，再次执行next()时，会从记录的那个位置开始往下执行，再次遇到yield时跳出。

此时我们不经会想，如果我们不断的调用next(),该如何判断是否已经完毕，如果越界了，是否会报错？

# -* coding:utf-8 -*-
#! python3
'''
Created on 2018年8月10日

@author: Administrator
'''
def fib(num):
  n = 0
  while n < num :
    yield n
    n+=1
g = fib(10)
while True:
  print(g.__next__())

执行结果:

可以看出当遍历完毕之后，如果在此调用next()将会报错，我们是无法获取到遍历的下标的，那么我们该如何规避这个错误呢？对next()抛异常处理

def fib(num):
  n = 0
  while n < num :
    yield n
    n+=1
g = fib(10)
while True:
  try:
    print(g.__next__())
  except StopIteration:
    print("已经完毕")
    break

此时将不再报错，当越界的时候，系统会自动捕捉该异常，并且打印你想要输出的信息

send方法

在单线程下实现一个简单的并行效果

# -*- coding:utf-8 -*-
#! python3
'''
Created on 2018年8月10日

@author: Administrator
'''
import time
def startEat(name):
  print("%s准备开始吃包子了"%name)
  while True:
    b = yield
    print("%s被%s吃了"%(b,name))
def startMake():
  laowang = startEat("laowang")
  laowang.__next__()
  for index in range(10):
    time.sleep(1)
    print("已经做好了包子%d号"%index)
    laowang.send("包子%d号"%index)
startMake()

执行结果:

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。