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Python生成器的推导式


普通函数采用return返回值

def func():
print("111")
return 222 #return返回一个值

ret =func()
print(ret)

结果:

111
222

将函数中的return换成yield就是生成器

def func():
print("111")
yield 222 # 整个函数是一个生成器

ret =func()
print(ret)

结果:

<generator object func at 0x0000024277AB44A0>

通过执行 __next__() 来执行以下生成器

def func():
print("111")
yield 222 # 整个函数是一个生成器

mygenerator=func()
print(mygenerator.__next__())

结果:

111
222

yield是分段来执行一个函数,而return是直接停止执行函数

def func():
print("111")
yield 222
print("333")
yield 444

mygenerator=func()
ret=mygenerator.__next__()
print(ret)
ret=mygenerator.__next__()
print(ret)
ret=mygenerator.__next__() #最后一个yield执行完毕,再次__next__()程序会报错
print(ret)

生成器可以使用for循环来循环获取内部的元素:

'''
学习中遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流群:711312441
寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
'''
def func():
print(111)
yield 222
print(333)
yield 444
print(555)
yield 666

gen=func()
for i in gen:
print(i)

结果:

11
22
33
44
55
66

生成器表达式(生成器推导式)

>>> gen =(i for i in range(10))
>>> type(gen)
<class 'generator'>
>>> gen.__next__()
0
>>> gen.__next__()
1
>>> gen.__next__()
2
>>> gen.__next__()
3

生成器的特点:

惰性机制,生成器并不立即产生全部元素,仅在用到元素的时候才生成(只能向前),可以极大节省内存。


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