弄懂这 6 个问题,拿下 Python 生成器!
1 什么是可迭代对象?
可迭代对象,英文Iterable
,是一个形容词,这类对象和Java
语言类似,都可看作是一类接口,抽象地描述事物具备怎样的能力。所以,Iterable
自然具备可迭代能力。
如下,常见的list
,Iterator
等都是Iterable
对象:
In [33]: from collections.abc import Iterable,Iterator
In [34]: issubclass(list,Iterable)
Out[34]: True
In [35]: issubclass(Iterator,Iterable)
2 什么是一个生成器?
生成器是可迭代的(Iterable
),最简单的创建生成器方法是通过一对()
,如下所示:
In [37]: g = (i*i for i in [1,4,0])
In [38]: g
Out[38]: at 0x7fe8956e96d0>
g
是一个生成器对象,generator object
获取生成器对象的元素,可使用next
函数,如下所示,获取第一个元素:
In [39]: next(g)
Out[39]: 1
获取第二个元素:
In [40]: next(g)
Out[40]: 16
3 创建生成器的几种方法?
如上所见,使用一对()
能够创建一个生成器对象。
除此之外,想必大家也都知道,是使用关键字 yield
. yield
出现在一个函数中,运行到yield
处,返回的对象便是生成器对象(generator object).
4 生成器是迭代器吗?
生成器对象(generator object)一定也是迭代器对象(Iterator object),如上面的生成器g
,使用内置函数isinstance
验证,返回True
:
In [43]: isinstance(g,Iterator)
Out[43]: True
因此,它具备一切迭代器的特性,关于迭代器我们已在上一个话题讨论,简而言之,迭代器的几个特点:
是有去无回的, 迭代器无需提前知道整个列表的所有元素, 无需加载所有元素到RAM中尽而它是节省内存的(memory-efficient).
生成器同样具备这些特性。除此之外,它还有一些独有的特性,下面跟随yield
我们便能看出来。
5 如何用一句话描述 yield?
yield 关键字的用法在stackoverflow上也是最热的问题之一,借用一个最热回答中的解释:
“yield is a keyword that is used like return, except the function will return a generator.
”
yield
是一个特殊的return, 它返回一个生成器对象。
说实话,理解这些只是皮毛。那么,如何精通yield的用法呢?
6 如何精通yield的用法?
要想精通yield
,你必须首先搞清楚一点:
当你调用带有yield的函数时,函数并没有执行任何一行,只是返回一个生成器对象
为了帮助大家理解,创建一个带有yield的函数:
def gfun():
mylist = range(3)
for i in mylist:
yield i*i
g = gfun()
print(g)
为了加深印象,你可以自己调试验证一遍,函数第一行打的断点始终未被命中。
带yield
的函数和for
结合使用,第一次调用上一步创建的生成器对象后,将会进入函数体直到遇到yield
返回值。
然后,for循环再进入函数时,直接跑到yield
的下一句。直到生成器对象变空为止。
使用下面代码演示yield
的上面过程:
def createGenerator():
mylist = range(3)
for i in mylist:
yield i*i
print(i*i)
g = createGenerator()
print(g)
for gi in g:
pass
参考录制的gif:
7 yield 都有哪些重要价值?
Python引入yield后,便拥有具备实现协程的能力,协程的确是一种高效的编程模型,关于协程的理解,后面专题会详细讨论。包括更高级的功能如异步等,根基都是yield
.
8 yield 和 itertools
yield重要性和使用广泛性还提现在,Python单独一个模块专门用于管理迭代器和生成器对象,便是itertools
,里面封装的方法特性后面再讨论。
9 yield 使用案例
yield实现浮点数步长的frange
:
def frange(start,end,step):
i = start
while i yield round(i,3)
i+=step
调用frange
:
for item in frange(10,14,0.8):
print(item)
结果:
10
10.8
11.6
12.4
13.2
最后总结今天讨论的几个问题:
1 什么是可迭代对象?
2 什么是一个生成器?
3 创建生成器的几种方法?
4 生成器是迭代器吗?
5 如何用一句话描述 yield?
6 如何精通yield的用法?
7 yield 都有哪些重要价值?
8 yield 和 itertools
9 yield 使用案例
欢迎关注我的视频号
我正在陆续打造100个
Python视频案例
视频+图片+文字,学习效果最佳