generator

libin19890520 發布于2019-07-31 12:21 / 2393人閱讀

摘要：前文我們了解如果書寫一個以及怎樣在一個類中安裝一個但有時候我們只想要一個簡單的而且并不想這么復雜處于這個目的變成語言里面出現了這個概念根據的解釋同樣也有的優勢在輸出值的過程中是分散性的即他不會保存每一次輸出值這樣在循環里面更高效并且更節省效

前文我們了解如果書寫一個Iterator,以及怎樣在一個類中安裝一個Iterator. 但,有時候我們只想要一個簡單的iterator, 而且并不想這么復雜. 處于這個目的, 變成語言里面出現了generator 這個概念. 根據wiki的解釋:

In fact, all generators are iterators

generator 同樣也有iteartor的優勢, 在輸出值的過程中,是分散性的, 即他不會保存每一次輸出值, 這樣在循環里面更高效, 并且更節省效率.

generator syntax

generator的格式和一個函數非常類似, 他使用yield代替return, 來返回一個expression.

def a_gen:
    yield 1
    yield 2

使用generator實際上就和使用iteartor對象一樣. 因為generator 返回的就是iterator:

gen = a_gen()
print(next(gen))

既然, generator是Iterator, 那我們能不能在上面使用for...in...循環呢？
Yes~

for x in a_gen():
    print(x)

另外, 在python中, 提供了一個常見匿名generator的辦法. 使用 ( ) 即可. 里面放的就是 list comprehension.

a = (x for x in range(10))

這里需要注意, 上面匿名 generator的返回值是一個generator object. 這點很重要, 這也是區分list comrehension 的關鍵點. generator 延續著iterator的特性: 你要我才給 . 這樣, 不必先生成大量的數據. 所以,generator 這個也常常用于處理數據較大的集合中.
如果僅僅是造了一個語法糖, 那generator的存在不就無意義了嗎？所以,generator的優勢,或者說用途還是挺廣泛的.

when we can use generator

用來快速生成Iterator對象. 即, 以前需要這樣寫,才能生成一個Iterator.

 class Xlist:
     def __init__(self,a_list):
         self.list = a_list
         self.index = 0
     def __iter__(self):
         return self
     def __next__(self):
         length = len(self.list)
         if(length==self.index):
             # 提出異常
             raise StopIteration
         else:
             result = self.list[self.index]
             self.index += 1
             return result

現在只需要, 使用generator即可

def Xlist(arr):
    for x in arr:
        yield x

省略的不止一點點

2.異步序列的操作
在python中,有時候讀取文件,可能會存在異步方式的讀取. 而且,現在主流的后臺處理程序都是NodeJS, 一種完全異步的編程語言. 而generator 本省就繼承了Iterator的特性, 有一種狀態暫停的效果. 這種效果, 也可以用來作為異步序列的處理. 比如我們這里可以編寫一個普通串行:

def co(*callback):
    length = 0
    while length!=len(callback):
        yield callback[length]()
        length+=1


for x in co(lambda :1,lambda: 2):
    print(x)

簡單總結:

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