Python不归路_生成器

生成器：生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器【Generator】，生成器具有一边计算一边生生成的功能，起到节省空间的作用，真正能做到按需所取。来看下面这段代码:

[ x**2 for x in range(20) ]输出结果：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361]---------------------------------------------------------------------------------------A = [x**2 for x in range(20)]type(A)输出结果：<class ‘list‘>---------------------------------------------------------------------------------------B=( x**2 for x in range(20) )print(B)输出结果：<generator object <genexpr> at 0x0000015C857D7EB8>

我们可以看到A的输出结果是一个列表，我们试想一下，当列表中元素的数量很多时，会大大占用系统空间，加重cpu负载。而B的输出结果是生成器的内存空间，但是我们也想要得到A的输出结果，怎么办呢？我们可以使用__next__()来调用元素，每执行一次__next__(),向后调用一个元素。

B=( x**2 for x in range(20) )

print(B.__next__())
print(B.__next__())
print(B.__next__())
print(B.__next__())输出结果：0　　# x=01　　# x=1　　4　　# x=29　　# x=3

每次调用一个元素，如果元素多了是不是很麻烦？所以__next__基本不会使用，而会使用for循环来迭代。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。一般带有yield关键字的函数就被称为生成器。

来看这段代码

def func1(x):
    while x < 1000:
        n = x**2
        yield n
        x+=1
f=func1(200)
for i in f:
    print(i)

func1(x)函数就是一个生成器，当运行该func1(x)，函数成了生成器，并通过yield来调用每一次的值。

总结：

一般带有yield的函数都是生成器，生成器使用方法__next__()取值，而且一次只能调取一个值，如要调取多个值，可以使用for来迭代取值。生成器可以作到按需取值，减少负载的作用。

-------不会开发的运维不是好厨师