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 mqtt 客户端实现
    查看>>
    Python Multiprocessing - 将类方法应用于对象列表
    查看>>
    Python multiprocessing.Queue 与 multiprocessing.manager().Queue()
    查看>>
    Python multiprocessing使用详解
    查看>>
    python mysql 基于 sqlalvhrmy_Python操作MySQL:pymysql和SQLAlchemy
    查看>>
    python mysql 布尔类型_python语言的基础学习:基本类型,函数,面向对象,模块,mysql数据库...
    查看>>
    Python NLP完整项目实战教程(1)
    查看>>
    Python NLP自然语言处理详解
    查看>>
    python nltk nltk_data 离线安装,chatterbot
    查看>>
    Redis 限流的 3 种方式,还有谁不会?
    查看>>
    Python这么慢,为啥大公司还在用?
    查看>>
    python note 06 编码方式
    查看>>
    python numba 转灰度图_使用NumPy、Numba的简单使用(二)
    查看>>
    Python Numpy 关于 linspace()函数 使用详解(全)
    查看>>
    Python numpy插入、读取至postgreSQL数据库中bytea类型字段
    查看>>
    Python numpy数据的保存和读取
    查看>>
    python numpy矩阵索引_python – 在2D numpy ndarray或numpy矩阵中获取前N个值的索引
    查看>>
    Python OCR库:自动化测试验证码识别神器!
    查看>>
    python opencv - 斑点检测或圆形检测
    查看>>
    Python还可以做情感分析你不看看吗?
    查看>>