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Python的生成器是个很强大的东西,特别是在python3.0版本以后。以最简单的方式让大家快速理解生成器。
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来看个例子,比如输出一个自定义长度的列表一般这么写:
这里传入的参数时10,所以会得到一个包含10个元素的列表:
那当我传入的是10W的时候,那生成的这个列表就很大了,也占内存,运行脚本也占cpu。
2、改良后写法
改良一下代码,把他写成一个迭代的类:
这里面self.b就记录了每次执行next方法的位置,知道每次是第几次执行next方法,所以执行保证了每次输出的是期望的值,其实这就是迭代了,每运行一次函数都被记录已运行的状态。当被调用的时候才返回值,否则就处于等待被调用的状态
运行结果:
所以这改良后的代码就解决了当你输入10W的时候占用资源的问题,因为输入10W后,只要当调用next函数的时候才返回值,不是一次返回一个那么大的列表出来。
3、生成器
那么第二步中的代码跟第一步比起来又太多了感觉,那么生成器就来了
再改良代码:
只需改下第一步中的代码a.append(n)为yield n,这就是一个生成器了,然后通过for语句来调用生成器的值。
任何一个带有yield语句的函数都是生成器,当你直接调用这个函数时,内部的代码是不会被执行的,只有调用yield里面的next函数才会去执行代码,for循环也就是会自动去调用这个next函数来输出值。
可以理解为一个函数被yield中断了,下载再次调用时继续从上一次中断的位置继续执行代码并返回值。
讲的比较简单,不知道大家理解了没有。