Python学习之路（高级特性之生成器generator）

高级特性之生成器

前面我们学习了高级特性的列表生成式 ，list [] 但是list 数据量如果过大 那么在内存中就占了大量空间 是一个不好的现象，
现在我们改用生成器 即 tuple 用()来包起来 不用[]
返回的对象 就是一个生成器generator (可迭代的对象)
如果需要拿取数据 只需用next(索引)

# 比如：
g = (x * x for x in range(11))
print(g) # 返回generator对象
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))
# print(next(g))

L1 = [ x for i, x in enumerate(g) if i<5] # 遍历generator 对象  [0, 1, 4, 9, 16]
print(L1)
L2 = [ str(i)+'='+str(x) for i, x in enumerate(g) if i<5] # 遍历generator 对象 ['0=0', '1=1', '2=4', '3=9', '4=16']
print(L2)

练习

著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

def fib(max): 
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b # 返回的是generator对象 所以 可以迭代
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return 'done'
print(fib(6))

print([x for x in fib(12)])

generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield 2
    print('step 3')
    yield 3
o = odd()
print(next(o))
print(next(o))
print(next(o))
# 依次执行odd() 并返回

杨辉三角定义如下:
python实现杨辉三角原理：

def yh():
    L = [1]
    while True:
        yield L
        L.append(0)
        L = [L[i - 1] + L[i] for i in range(len(L))]
n = 0
results = []
for t in yh():
    results.append(t)
    n = n + 1
    print(t)  # 打印结果
    if n == 10:
        break

# [1]
# [1, 1]
# [1, 2, 1]
# [1, 3, 3, 1]
# [1, 4, 6, 4, 1]
# [1, 5, 10, 10, 5, 1]
# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]

小结:

generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。

请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果：

# >>> r = abs(6)
# >>> r
# 6
# generator函数的“调用”实际返回一个generator对象：

# >>> g = fib(6)
# >>> g
# <generator object fib at 0x1022ef948>

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