生成器

2019-03-06  本文已影响0人  NWKYEKJ
概述

生成器是一种特殊的迭代器,它能够将保存某一计算结构,在每次迭代时再计算值,不像list直接保存了所有值,这样能够节省大量的内存空间。生成器的创建主要有两种方法,一是通过生成器生成式,二是通过yield语法。

生成器也是一种迭代器,所以可以作为next函数的输入,或者用for循环迭代。当使用next函数时,生成器运行到yield关键字处时生成一个新的对象,然后在该处挂起。在下次使用时,生成器从该处开始执行,直到下一个yield生成新的对象时停止。若生成器函数执行完毕,抛出StopIteration错误。for循环能够捕捉到该错误以跳出循环。

send方法

在生成器中,yield关键字的左侧可以接返回值,这个对象用于接受一个值,通过生成器的send方法进行接收。如下面的例子,该例要计算任意长度数列的平均值,根据公式{\mu}_{k}={\mu}_{k-1}+\frac{1}{k}(x_{k}-{\mu}_{k-1})对平均值进行迭代。

def computeMean():
    num = yield 0
    mu = 0
    cnt = 0
    while True:
        if not num:
            break
        cnt += 1
        mu += (num - mu)/cnt
        num = yield mu
    return
g = computeMean()
next(g) # 预激生成器
for i in range(1, 6):
        print(g.send(i))

输出结果:

'''
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
'''

生成器需要先调用next函数产生第一个值后才能使用send方法,因为如果直接使用send方法,则没有对象接收这个参数。在调用next函数后,生成器在第一个yield关键字处挂起,这时候调用send方法后,生成器首先将值赋给num,然后再次执行到下一个yield关键词处,产生新值并挂起。可以看出yield关键字的返回值和要产生的新值之间没有关系。另外next方法没有传递新值,可看成send(None),使用send(None)也可对生成器进行预激励。

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