[3][高级特性]生成器[4]
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:
>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x104feab40>
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generator的next()
方法:
>>> g.next() 0 >>> g.next() 1 >>> g.next() 4 >>> g.next() 9 >>> g.next() 16 >>> g.next() 25 >>> g.next() 36 >>> g.next() 49 >>> g.next() 64 >>> g.next() 81 >>> g.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
我们讲过,generator保存的是算法,每次调用next()
,就计算出下一个元素的值,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()
方法实在是太变态了,正确的方法是使用for
循环,因为generator也是可迭代对象:
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print n ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()
方法,而是通过for
循环来迭代它。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for
循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如,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, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:
>>> fib(6) 1 1 2 3 5 8
仔细观察,可以看出,fib
函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib
函数变成generator,只需要把print b
改为yield b
就可以了:
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n + 1
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:
>>> fib(6) <generator object fib at 0x104feaaa0>
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。
举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:
>>> def odd(): ... print ‘step 1‘ ... yield 1 ... print ‘step 2‘ ... yield 3 ... print ‘step 3‘ ... yield 5 ... >>> o = odd() >>> o.next() step 1 1 >>> o.next() step 2 3 >>> o.next() step 3 5 >>> o.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
可以看到,odd
不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield
就中断,下次又继续执行。执行3次yield
后,已经没有yield
可以执行了,所以,第4次调用next()
就报错。
回到fib
的例子,我们在循环过程中不断调用yield
,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。
同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()
来调用它,而是直接使用for
循环来迭代:
>>> for n in fib(6): ... print n ... 1 1 2 3 5 8
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。