Python 高级特效 - 生成器 ( Generator)

生成器是一种一边循环一边计算的机制,通过列表生成式，可以直接创建一个列表，但是受到内存的限制，列表容量是有限的，当列表元素很大的时候，会很浪费内存空间。所以可以通过生成器 Generator 生成，它的作用相比列表，内存占用少，节约资源。

创建生成器有两种方法，一种是把列表生成式的中括号改成小括号 ( )，一种是函数中包含yield关键字。

1.列表生成式与生成器

可见，列表生成式和生成器的类型分别为列表 (list) 和生成器（generator)

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print(type([x * 2 for x in range(1,10)]))

print(type((x * 2 for x in range(1, 10))))

对比列表和生成器占用内存的字节，分别为 168 和 96，这好像区别不太大

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lst = [x * 2 for x in range(1, 10)]
lst_generator = (x * 2 for x in range(1, 10))

print(lst.__sizeof__())
print(lst_generator.__sizeof__())

当选取的范围增大到10000000后，就有非常明显的差别，可见列表占用内存明显是增大好多倍，和范围值成正比，也就说明列表里的元素越多，占用的内存资源就越大。因此，生成器是有明显的优势。

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lst = [x * 2 for x in range(1, 10000000)]
lst_generator = (x * 2 for x in range(1, 10000000))

print(lst.__sizeof__())
print(lst_generator.__sizeof__())

2.函数生成器

假如要读取一个大文本文件，如果使用列表推导式写起来会比较麻烦，也不易于阅读，此时可以用函数来实现。

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def read_large_file(file):
    with open(file=file, encoding="utf8") as f:
        lines = f.readlines()
        for line in lines:
            yield line


for i in read_large_file("c:/test_file.txt"):
    print(i)

上一期介绍了递归中斐波那契数列，也可以用函数生成器的写法实现。yield相当于 return 返回一个值，并且记住这个返回值的位置，下次迭代时，代码从yield的下一条语句开始执行。

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def fib(number):
    """number表示最大数量"""
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < number:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

for i in fib(10):
    print(i)

那么，生成器怎样去实现取值呢？生成器也有迭代的属性，也可以理解为它也是迭代器。可以用 next()函数去获取，它是Python内置的函数之一，用于迭代器对象中获取下一个元素。它接受一个迭代器对象作为参数，并返回迭代器对象的下一个数据元素。如果迭代器对象已经到达末尾，则抛出StopIteration异常。

分别取2个值

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generator = (x*2 for x in range(1,3))

print(next(generator))
print(next(generator))

当超出 range 取值范围时，会抛出异常

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generator = (x*2 for x in range(1,3))

print(next(generator))
print(next(generator))
print(next(generator))

刚才说了，既然生成器也是有迭代属性，那么我们就不需要逐个用 next() 方法去获取值，直接用循环就可以了。

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generator = (x*2 for x in range(1,3))

for i in generator:
    print(i)

但作为迭代器的循环和普通列表循环是有区别的，迭代器循环完成遍历后，再运行第二次循环，返回的是空值，而不像列表那样，可以无限执行循环取值。

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generator = (x*2 for x in range(1,3))

for i in generator:
    print(i)

for i in generator:
    print(i)

最后简单介绍字典作为迭代器的取值默认属性为 Key，其中 iter() 函数是可以把有序序列转变为迭代器。

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dict = {'one':1, 'two':2, 'three':3}
iter_dict = iter(dict)

for i in iter_dict:
    print(i)

同样，也可以取字典迭代器的 value，可以通过字典取value，再转换迭代器，这里不再重复演示。