python 生成器和迭代器
- 2019 年 10 月 7 日
- 筆記
1、列表是寫死的，固定的。
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(a)
2、列表生成式會使代碼更加簡潔
a=[]
for i in range(10):
a.append(i*3)
print(a)
3、列表與列表生成式的運行結果如下：
列表運行結果：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
列表生成式運行結果：[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
什麼是生成器
通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅佔用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。
如何創建一個生成器
在一個一般函數中使用yield關鍵字，可以實現一個最簡單的生成器，此時這個函數變成一個生成器函數。yield與return返回相同的值，區別在於return返回後，函數狀態終止，而yield會保存當前函數的執行狀態，在返回後，函數又回到之前保存的狀態繼續執行。
生成器函數與一般函數的不同
生成器函數包含一個或者多個yield當調用生成器函數時，函數將返回一個對象，但是不會立刻向下執行像__iter__()和__next__()方法等是自動實現的，所以我們可以通過next()方法對對象進行迭代一旦函數被yield，函數會暫停，控制權返回調用者局部變量和它們的狀態會被保存，直到下一次調用函數終止的時候，StopIteraion會被自動拋出生成器如何節省資源？
只記住當前位置，生成器只保留一個值，next之後上一個值就沒有了
只有一個next方法，
#b#__next__()
著名的斐波那契數列
著名的斐波那契數列，除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：
1,1,2,3,5,8,13,21,34，…
斐波那契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：
def fib(max): n,a,b=0,0,1 while n<max: print(b) a, b = b, a+b n=n+1 return ‘done’f=fib(10)運行結果:
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
想要使它變為生成器,只需要將print(b)，改為yiled b即可
def fib(max): n,a,b=0,0,1 while n<max: # print(b) yield b a, b = b, a+b #a = b a = 1,b=2, a=b, a=2 #b = a+b b=2+2=4 n=n+1 return ‘done’#異常時打印的消息運行結果：通過使用next的方式進行取值
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
使用for循環那個return的down是無法打印的
for i in f:
print(i)
使用next方法取數據取不出來了，就會拋出一個異常
Traceback (most recent call last):
File “D:pythonindex.py”, line 85, in <module>
print(f.__next__())
StopIteration: done
如何處理異常，可通過抓取異常
g=fib(6)
#異常處理代碼
while True:
try:
x = next(g)
print(‘g:’, x)
except StopIteration as e:
print(‘Generator return value:’, e.value)
最終運行結果：
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done
===start loop===
為什麼使用生成器
更容易使用，代碼量較小內存使用更加高效。比如列表是在建立的時候就分配所有的內存空間，而生成器僅僅是需要的時候才使用，更像一個記錄代表了一個無限的流。如果我們要讀取並使用的內容遠遠超過內存，但是需要對所有的流中的內容進行處理，那麼生成器是一個很好的選擇，比如可以讓生成器返回當前的處理狀態，由於它可以保存狀態，那麼下一次直接處理即可。流水線生成器。假設我們有一個快餐記錄，這個記錄的地4行記錄了過去五年每小時售出的食品數量，並且我們要把所有的數量加在一起，求解過去5年的售出的總數。假設所有的數據都是字符串，並且不可用的數字被標記成N/A。那麼可以使用下面的方式處理：結語
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