弄懂这6个问题,拿下Python生成器!

今天介绍生成器和yield的用法,通过如下8、9个小问题,相信大家会对它们有一点新的认识。

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1. 什么是可迭代对象?

可迭代对象,英文Iterable,是一个形容词,这类对象和Java语言类似,都可看作是一类接口,抽象地描述事物具备怎样的能力。所以,Iterable自然具备可迭代能力。

如下,常见的list,Iterator等都是Iterable对象:

 
 
 
 
  1. In [33]: from collections.abc import Iterable,Iterator                      
  2. In [34]: issubclass(list,Iterable)                                          
  3. Out[34]: True
  4. In [35]: issubclass(Iterator,Iterable) 

2. 什么是一个生成器?

生成器是可迭代的(Iterable),最简单的创建生成器方法是通过一对(),如下所示:

 
 
 
 
  1. In [37]: g = (i*i for i in [1,4,0])                                         
  2. In [38]: g                                                                  
  3. Out[38]:  at 0x7fe8956e96d0>

g 是一个生成器对象,generator object

获取生成器对象的元素,可使用next函数,如下所示,获取第一个元素:

 
 
 
 
  1. In [39]: next(g)                                                            
  2. Out[39]: 1

获取第二个元素:

 
 
 
 
  1. In [40]: next(g)                                                            
  2. Out[40]: 16

3. 创建生成器的几种方法?

如上所见,使用一对()能够创建一个生成器对象。

除此之外,想必大家也都知道,是使用关键字 yield. yield出现在一个函数中,运行到yield处,返回的对象便是生成器对象(generator object).

4. 生成器是迭代器吗?

生成器对象(generator object)一定也是迭代器对象(Iterator object),如上面的生成器g,使用内置函数isinstance验证,返回True:

 
 
 
 
  1. In [43]: isinstance(g,Iterator)                                             
  2. Out[43]: True

因此,它具备一切迭代器的特性,关于迭代器我们已在上一个话题讨论,简而言之,迭代器的几个特点:

  • 是有去无回的,
  • 迭代器无需提前知道整个列表的所有元素,
  • 无需加载所有元素到RAM中尽而它是节省内存的(memory-efficient).

生成器同样具备这些特性。除此之外,它还有一些独有的特性,下面跟随yield 我们便能看出来。

5. 如何用一句话描述 yield?

yield 关键字的用法在stackoverflow上也是最热的问题之一,借用一个最热回答中的解释:

 yield is a keyword that is used like return, except the function will return a generator.

yield 是一个特殊的return, 它返回一个生成器对象。

说实话,理解这些只是皮毛。那么,如何精通yield的用法呢?

6. 如何精通yield的用法?

要想精通yield,你必须首先搞清楚一点:

当你调用带有yield的函数时,函数并没有执行任何一行,只是返回一个生成器对象

为了帮助大家理解,创建一个带有yield的函数:

 
 
 
 
  1. def gfun():
  2.     mylist = range(3)
  3.     for i in mylist:
  4.         yield i*i
  5. g = gfun()
  6. print(g)

为了加深印象,你可以自己调试验证一遍,函数第一行打的断点始终未被命中。

带yield的函数和for结合使用,第一次调用上一步创建的生成器对象后,将会进入函数体直到遇到yield返回值。

然后,for循环再进入函数时,直接跑到yield的下一句。直到生成器对象变空为止。

使用下面代码演示yield的上面过程:

 
 
 
 
  1. def createGenerator():
  2.     mylist = range(3)
  3.     for i in mylist:
  4.         yield i*i
  5.         print(i*i)
  6. g = createGenerator()
  7. print(g)
  8. for gi  in g:
  9.     pass

参考录制的gif:

7. yield 都有哪些重要价值?

Python引入yield后,便拥有具备实现协程的能力,协程的确是一种高效的编程模型,关于协程的理解,后面专题会详细讨论。包括更高级的功能如异步等,根基都是yield.

8. yield 和 itertools

yield重要性和使用广泛性还提现在,Python单独一个模块专门用于管理迭代器和生成器对象,便是itertools,里面封装的方法特性后面再讨论。

9. yield 使用案例

yield实现浮点数步长的frange:

 
 
 
 
  1. def frange(start,end,step):
  2.     i = start
  3.     while i
  4.         yield round(i,3)
  5.         i+=step

调用frange:

 
 
 
 
  1. for item in frange(10,14,0.8):
  2.     print(item)

结果:

 
 
 
 
  1. 10
  2. 10.8
  3. 11.6
  4. 12.4
  5. 13.2

文章标题:弄懂这6个问题,拿下Python生成器!
URL链接:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news28/53228.html

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