列表生成式
1.
L = [x for x in range(5)] print(L) #[0, 1, 2, 3, 4]
2.
L = [x*2 for x in range(5)] print(L) #[0, 2, 4, 6, 8]
3.
def f(n): return n**3 a = [f(x) for x in range(5)] print(a) #[0, 1, 8, 27, 64]
生成器
Python有两种不同的方式提供生成器:
生成器表达式:
定义:类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表。
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]
改成()
,就创建了一个generator:
g = (x*2 for x in range(10)) print(g) #<generator object <genexpr> at 0x0000000002280A98>
创建L
和g
的区别仅在于最外层的[]
和()
,L
是一个list,而g
是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?
如果要一个一个打印出来,可以通过next()
函数获得generator的下一个返回值:
g = (x*2 for x in range(5)) print(next(g)) print(next(g)) print(next(g)) print(next(g)) print(next(g))
我们讲过,generator保存的是算法,每次调用next(g)
,就计算出g
的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration
的错误。
当然,上面这种不断调用next(g)
实在是太变态了,正确的方法是使用for
循环,因为generator也是可迭代对象:
a = (x*2 for x in range(5)) for i in a: print(i)
生成器函数(yield):
定义:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行
def foo(): yield 1 a = foo() print(next(a))
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield
关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
这里,最难理解的就是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。
1.send()方法:
def bar(): print('ok1') count = yield 1 print(count) yield 2 b = bar() s = b.send(None) #next(b) 第一次send前如果没有next,只能传一个send(None) b.send('eee')
生成器的唯一注意事项就是:生成器只能遍历一次
通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
import time def consumer(name): print("%s 准备吃包子啦!" %name) while True: baozi = yield print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name): c = consumer('A') c2 = consumer('B') c.__next__() c2.__next__() print("老子开始准备做包子啦!") for i in range(10): time.sleep(1) print("做了2个包子!") c.send(i) c2.send(i) producer("James")
来源:https://www.cnblogs.com/id19910408/p/8606848.html