Python函数(十一)-生成器

首先看一下什么是列表生成式

>>> [i*2 for i in range(10)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

>>> a=[]

>>> for i in range(10):

...     a.append(i*2)

...

>>> a

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

这一句代码就实现了三句代码的效果，这一句代码就是列表生成式

列表如果存的数据太多，就会占用很大的存储空间

如果只取列表中的一些数据，那么其它不用的数据占用的存储空间就白占了

生成器也能存储数据，但是它只记录当前数据，剩下的数据都还没生成，这样就不会占用太多的存储空间

怎么创建一个生成器呢？

>>> [i*2 for i in range(10)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

>>> (i*2 for i in range(10))

<generator object <genexpr> at 0x0000021C9C2E5258>

这样就是一个生成器了，没有直接生成数据

要取一个数据就生成一个数据

那么怎么获取生成器里的数据呢？

>>> b = (i*2 for i in range(10))

>>> b

<generator object <genexpr> at 0x0000021C9C2E5308>

>>> b.__next__()

0

>>> b.__next__()

2

>>> b.__next__()

4

>>> next(b)

6

>>> next(b)

8

>>> next(b)

10

生成器使用next()方法获取数据，next(b)，这是Python3和Python2通用的方法

Python3中还可以用__next__()方法，b.__next__()

Python2中用next()方法，b.next()

但是用next()方法一次次取数据太麻烦，所以通常都用for循环来打印数据

>>> c = (i*2 for i in range(10))

>>> for n in c:

...     print(n)

...

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

如果函数里有yield关键字，这个函数就是生成器

# -*- coding:utf-8 -*-

__author__ = "MuT6 Sch01aR"

def test(n):

    m = 0

    b = 0

    while m<n:

        print("before yield")

        yield b

        b = b+3

        print("after yield")

        m =m+1

    return "test return"

a =test(10)

while True:

    try:

        b = a.__next__()

        print("in the next",b)

    except StopIteration as e:

        print(e.value) #StopIteration的value为生成器的返回值

        exit()

运行结果

运行过程：

首先是调用test()函数

然后执行while循环

到__next__()方法的时候，跳到test()函数

执行完yield后，没继续执行下面的语句，而是返回到__next__()方法后的语句

执行完该语句后继续执行while循环，执行__next__()方法

然后又跳转到yield后的语句

生成器调用next()方法的时候执行，执行到生成器中的yield的时候返回，然后执行next()方法后的语句，再执行到next()方法的时候，就会跳到执行yield的语句，之后执行yield后的语句

用生成器实现单线程多并发

# -*- coding:utf-8 -*-

__author__ = "MuT6 Sch01aR"

import time

def consumer(name):

    print('%s准备吃包子' %name)

    while True:

        baozi = yield

        print('%s包子来了，被%s吃了' %(baozi,name))

def producer():

    c = consumer('张三')

    c2 = consumer('李四')

    c.__next__()

    c2.__next__()

    print('我开始准备做包子了')

    for i in range(10):

        time.sleep(1)

        print('我做了2个包子')

        c.send('肉') #调用yield，并传值

        c2.send('菜')

if __name__ == '__main__':

    producer()

send方法不仅可以调用yield，还给yield传值

运行结果

实现了单线程多并发的效果

巴特西

Python函数(十一)-生成器

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