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python成长之路12——生成器和迭代器
一. 什么是生成器和迭代器
使用一个可迭代的对象比一个列表的好处:
还记得前面的filter和map吗,他们的返回值是一个相应的对象,我们可以循环这个对象,就取到了每个对象元素,而且取完之后,这个元素就没啦,一边取值,一边垃圾回收,这样相对于返回值直接是一个列表,就大大的节省了内存。因为如果返回值是一个长度几万几十万的列表,会一下子在内存里开辟那么多的内存空间,但是如果生成的是一个filter或者map对象,就没有这个担心啦。
我们用一个小例子来进行对比:
1 #要用python2.7的环境 2 #py3中range和xrange合并啦,不再有xrange,range的返回值是range对象,不再是list 3 4 ret=range(0,10) 5 print ret 6 print type(ret) 7 8 ret=xrange(0,10) 9 print ret 10 print type(ret) 11 12 执行结果: 13 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 14 <type ‘list‘> 15 xrange(10) 16 <type ‘xrange‘> 17 18 #可以明显看出生成一个可迭代的对象要比生成一个list对内存的占用少的多,xrange的话,取完一个值,用完之后,就会垃圾回收。
生成器就可以实现这个功能。那么什么是生成器呢?
生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。标志性的单词就是yield。
迭代器就是利用next来从生成器里取数据。
1 def f1(): 2 print("生成第一个数") 3 yield 1 4 print("生成第二个数") 5 yield 2 6 print("生成第三个数") 7 yield 3 8 ret=f1() 9 #执行f1()的时候,3个print都没有输出,生成器是一种特殊的函数 10 print(ret) 11 #生成器生成的ret是一个生成器对象,这个对象可以迭代 12 print("*"*10) 13 print(list(ret)) 14 print(list(ret)) 15 16 执行结果: 17 <generator object f1 at 0x102189c50> 18 ********** 19 生成第一个数 20 生成第二个数 21 生成第三个数 22 [1, 2, 3] 23 [] 24 25 def f1(): 26 print("生成第一个数") 27 yield 1 28 print("生成第二个数") 29 yield 2 30 print("生成第三个数") 31 yield 3 32 ret=f1() 33 #生成器可以配合__next__使用 34 r1=ret.__next__() 35 print(r1) 36 #r1:ret.__next__() 会找到函数中的第一个yield,执行函数到这个yield为止,并将yield后面的数据返回 37 r2=ret.__next__() 38 print(r2) 39 #r2:ret.__next__() 会执行上一个yield下面的代码直到遇到下一个yield,同上会返回yield后面的数据 40 41 执行结果: 42 生成第一个数 43 1 44 生成第二个数 45 2
注意:实际使用的时候是不需要我们一个一个的_next_的,for循环帮我们做了next,也可以说for循环封装了迭代器。
二. 生成器小例子
1 def zyrange(m,n): 2 while True: 3 yield m 4 m+=1 5 if m == n: 6 break 7 8 for i in zyrange(4,10): 9 print(i) 10 11 执行结果: 12 4 13 5 14 6 15 7 16 8 17 9
python成长之路12——生成器和迭代器
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