Python 生成器如何設置和使用

• 2020 年 4 月 20 日
• AI
• Python

Python 的生成器其實可以理解為一種比較複雜的迭代器。

關於迭代器，可以參考：
Python 迭代器的設置和使用方法

一、程式碼舉例：

def gen(x,y):
    txt = 'I love ' + x
    yield txt
    txt_1 = ', You love ' + y
    yield txt + txt_1

gen_txt = gen('apple','peach')
print(type(gen_txt))
print(next(gen_txt))
print(next(gen_txt))
print(next(gen_txt))

<class 'generator'>
I love apple
I love apple, You love peach
StopIteration

這裡和迭代器一樣，可以用 next() 一步步執行。

這裡叫做生成器函數。

第一次執行以後會從第一個 yield 的地方返回結果。

然後再執行 next() ，從跳出的地方繼續往下執行到第二個 yield。

二、區別

1. 和列表表達式區別

for x in (x ** 2 for x in range(5)):
    print(x)

for x in [x ** 2 for x in range(5)]:
    print(x)

a=(x ** 2 for x in range(5))
b=[x ** 2 for x in range(5)]

print(type(a))
print(type(b))

0
1
4
9
16
0
1
4
9
16
<class 'generator'>
<class 'list'>

可以看到我們用元組的形式表示，則為生成器表達式。

生成器表達式是對記憶體空間的優化。他們不需要像方括弧的列表解析一樣，一次構造出整個結果列表。

列表解析式更快，生成器表達式更省記憶體！

2. 和傳統函數的差別

def gen_squares(num):
    for x in range(num):
        yield x ** 2

for i in gen_squares(5):
    print(i, end=' ')

0 1 4 9 16 

def sq(num):
    return num**2

for i in range(5):
    print(sq(i), end=' ')

0 1 4 9 16 

傳統函數是反覆調用。

而生成器函數是掛起，然後迭代繼續。