Python筆記003-生成器和生成器表達式
以下是我學習《流暢的Python》后的個人筆記，現在拿出來和大家共享，希望能幫到各位Python學習者。
首次發表于: 微信公眾號：科技老丁哥，ID: TechDing，敬請關注。
本篇主要知識點：
-
生成器使用yield做關鍵字，一次只返回一個值給調用者，然后暫停執行，其作用是：節省內存空間。
-
生成器可以用next()函數，也可以用for迭代的方式獲取元素值，中間還可以用close()來隨時終止生成器。
-
生成器表達式可以認為是一種特殊的生成器，其代碼更簡潔，更容易理解，且和別的函數結合會更加靈活。
1. 生成器
生成器是Python中一個特殊的程序，用于控制循環的迭代行為。相對于一般函數用return來一次性返回所有值，生成器使用yield關鍵字，一次只返回一個值。
這樣的設計有很大的好處：在數據處理時，如果函數return出來的是一個非常大的數組，那么會非常占用內存，有時會報MemoryError的錯誤，而使用yield后一次僅僅返回一個元素值，可以優化內存占用的情況。
從這種角度來講，生成器函數每一次調用都返回一個元素值，這種特性使得生成器長得像函數，但行為卻像迭代器。
def
squares
(
x
)
:
# 計算0-x的所有數的平方
# return [i*i for i in range(x)] # 普通寫法，一次返回一個list，包含所有元素
for
i
in
range
(
x
)
:
yield
i
*
i
# 生成器：一次只返回一個值
print
(
squares
(
5
)
)
#
生成器并不像一般的函數，它返回一個值后，生成器函數會自動掛起，等到下一次調用時（使用其內部成員方法
__next__
來實現），再返回到這個函數中繼續執行。
所以要想獲取生成器的元素值，需要通過成員方法next()來進行，比如：
square_five
=
squares
(
5
)
print
(
next
(
square_five
)
)
# 0
print
(
next
(
square_five
)
)
# 1
print
(
next
(
square_five
)
)
# 4
print
(
next
(
square_five
)
)
# 9
print
(
next
(
square_five
)
)
# 16
print
(
next
(
square_five
)
)
# 報錯：StopIteration: 超過yield的所有元素
next()函數每次執行時，都會繼續執行掛起的生成器函數，直到執行完畢。
生成器的這種特點被稱為"延遲計算"或"惰性求值(Lazy evaluation)"，可以有效的節省內存。惰性求值實際上是體現了協同程序的思想。
雖然生成器的這種行為類似于迭代器，但兩者有較大差別，迭代器不具備這種執行-暫停-再執行-再暫停的特性，所以迭代器不具有延遲計算，沒有協同程序的思想。
使用延遲計算后，可以極大的節省內存，比如對大文件進行讀取操作時，可以用下列生成器方法：
## 讀取大文件的生成器方法：
def
load_big_file
(
file_path
)
:
BLOCK_SIZE
=
1024
with
open
(
file_path
,
'rb'
)
as
f
:
while
True
:
block
=
f
.
read
(
BLOCK_SIZE
)
if
block
:
yield
block
# 一次只加載一個block到內存中，避免MemoryError
else
:
return
生成器除了用next()函數來處理之外，還可以用close()來隨時退出生成器。如下代碼：
## 使用close()可以隨時退出生成器
square_five
=
squares
(
5
)
print
(
next
(
square_five
)
)
# 0
print
(
next
(
square_five
)
)
# 1
print
(
next
(
square_five
)
)
# 4
square_five
.
close
(
)
# 退出生成器
print
(
next
(
square_five
)
)
# Error: StopIteration:
print
(
next
(
square_five
)
)
# Error: StopIteration:
2. 生成器表達式
從形式上來看，生成器表達式和列表推導式很像，僅僅是將列表推導式中的[]替換為()，但是兩者差別挺大，生成器表達式可以說組合了迭代功能和列表解析功能。
生成器表達式可以認為是一種特殊的生成器函數，類似于lambda表達式和普通函數。但是和生成器一樣，生成器表達式也是返回生成器generator對象，一次只返回一個值。
# 上面的squares函數可以改寫為：
# 列表推導式的寫法是：
squares_list
=
[
i
*
i
for
i
in
range
(
5
)
]
# 一次性返回整個list
print
(
'列表推導式：'
,
squares_list
)
# 列表推導式： [0, 1, 4, 9, 16]
# 生成器表達式：
squares2
=
(
i
*
i
for
i
in
range
(
5
)
)
# 生成器表達式一次返回一個值
print
(
'生成器表達式：'
,
squares2
)
# 生成器表達式：
print
(
next
(
squares2
)
)
# 0
print
(
next
(
squares2
)
)
# 1
print
(
next
(
squares2
)
)
# 4
生成器表達式是一種特殊的生成器，所以它也有生成器的特性，可以使用for循環來獲取元素值，for循環內部自動調用了next()函數來執行。
# generator對象可以直接用for來獲取所有元素值
squares2
=
(
i
*
i
for
i
in
range
(
5
)
)
# 生成器表達式就是一個generator對象
for
i
in
squares2
:
print
(
'i: '
,
i
)
# 上面可以簡寫為：
[
print
(
'i: '
,
i
)
for
i
in
(
i
*
i
for
i
in
range
(
5
)
)
]
生成器表達式如果作為某個函數的參數，則可以省略掉()，直接使用即可，eg:
## 如果生成器表達式整個作為某個函數的參數，可以省略掉()
max_value
=
max
(
i
*
i
for
i
in
range
(
5
)
)
# 計算生成器的所有元素中的最大值
print
(
max_value
)
# 16
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參考資料：
- 《流暢的Python》，Luciano Ramalho (作者) 安道 , 吳珂 (譯者)。
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