generator

libin19890520 发布于2019-07-31 12:21 / 2310人阅读

摘要：前文我们了解如果书写一个以及怎样在一个类中安装一个但有时候我们只想要一个简单的而且并不想这么复杂处于这个目的变成语言里面出现了这个概念根据的解释同样也有的优势在输出值的过程中是分散性的即他不会保存每一次输出值这样在循环里面更高效并且更节省效

前文我们了解如果书写一个Iterator,以及怎样在一个类中安装一个Iterator. 但,有时候我们只想要一个简单的iterator, 而且并不想这么复杂. 处于这个目的, 变成语言里面出现了generator 这个概念. 根据wiki的解释:

In fact, all generators are iterators

generator 同样也有iteartor的优势, 在输出值的过程中,是分散性的, 即他不会保存每一次输出值, 这样在循环里面更高效, 并且更节省效率.

generator syntax

generator的格式和一个函数非常类似, 他使用yield代替return, 来返回一个expression.

def a_gen:
    yield 1
    yield 2

使用generator实际上就和使用iteartor对象一样. 因为generator 返回的就是iterator:

gen = a_gen()
print(next(gen))

既然, generator是Iterator, 那我们能不能在上面使用for...in...循环呢？
Yes~

for x in a_gen():
    print(x)

另外, 在python中, 提供了一个常见匿名generator的办法. 使用 ( ) 即可. 里面放的就是 list comprehension.

a = (x for x in range(10))

这里需要注意, 上面匿名 generator的返回值是一个generator object. 这点很重要, 这也是区分list comrehension 的关键点. generator 延续着iterator的特性: 你要我才给 . 这样, 不必先生成大量的数据. 所以,generator 这个也常常用于处理数据较大的集合中.
如果仅仅是造了一个语法糖, 那generator的存在不就无意义了吗？所以,generator的优势,或者说用途还是挺广泛的.

when we can use generator

用来快速生成Iterator对象. 即, 以前需要这样写,才能生成一个Iterator.

 class Xlist:
     def __init__(self,a_list):
         self.list = a_list
         self.index = 0
     def __iter__(self):
         return self
     def __next__(self):
         length = len(self.list)
         if(length==self.index):
             # 提出异常
             raise StopIteration
         else:
             result = self.list[self.index]
             self.index += 1
             return result

现在只需要, 使用generator即可

def Xlist(arr):
    for x in arr:
        yield x

省略的不止一点点

2.异步序列的操作
在python中,有时候读取文件,可能会存在异步方式的读取. 而且,现在主流的后台处理程序都是NodeJS, 一种完全异步的编程语言. 而generator 本省就继承了Iterator的特性, 有一种状态暂停的效果. 这种效果, 也可以用来作为异步序列的处理. 比如我们这里可以编写一个普通串行:

def co(*callback):
    length = 0
    while length!=len(callback):
        yield callback[length]()
        length+=1


for x in co(lambda :1,lambda: 2):
    print(x)

简单总结:

云服务器 GPU云服务器 generated Generators Generate Generation

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