小白的Python之路 day4 生成器

一.列表生成式

看下面例子:

列表生成式的作用: 主要是让代码更简洁(还有装X的效果)

二.生成器

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是, 受到内存限制 ,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含 100万个元素 的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list, 从而节省大量的空间 。在Python中,这种 一边循环一边计算的机制 ,称为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的 [] 改成 () ,就创建了一个generator:

特点:只有在调用时,才会生成相应的数据

只记录当前位置

只有一个__next__()方法 #左右两边两个下划线组成的

所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用__ next__() ,而是通过 for 循环来迭代它,并且不需要关心 StopIteration 的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

 1 def fib(max):
 2     n, a, b = 0, 0, 1
 3     while n < max:
 4         print(b)
 5         a, b = b, a + b
 6         n = n + 1
 7     #return 'done'   暂时没用到
 8 '''
 9 注意,赋值语句:
10 a, b = b, a + b
11 相当于:
12 t = (b, a + b) # t是一个tuple
13 a = t[0]
14 b = t[1]
15 '''

仔细观察,可以看出, fib 函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把 fib 函数变成generator,只需要把 print(b) 改为 yield b 就可以了

但是用 for 循环调用generator时,发现拿不到generator的 return 语句的返回值。

如果想要拿到返回值,必须捕获 StopIteration 错误,返回值包含在 StopIterationvalue 中:

 1 f = fib(5)
 2 while True:
 3     try:
 4         x = f.__next__()
 5         print("f:",x)
 6     except StopIteration as e:  #当try中的程序执行错误了,才会执行except下面的代码
 7         print("Generator return value:",e.value)
 8         break
 9  
10 #执行结果
11 f: 1
12 f: 1
13 f: 2
14 f: 3
15 f: 5
16 Generator return value: ----done---  #抓获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中,就不会再报错f.__next__()

关于这个异常处理,后续会继续发博客更新。。。

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