Python 的生成器是个很强大的东西, 特别是在 python3.0 版本以后. 以最简单的方式让大家快速理解生成器.
1, 正常的写法
来看个例子, 比如输出一个自定义长度的列表一般这么写:
这里传入的参数时 10, 所以会得到一个包含 10 个元素的列表:
那当我传入的是 10W 的时候, 那生成的这个列表就很大了, 也占内存, 运行脚本也占 cpu.
2, 改良后写法
改良一下代码, 把他写成一个迭代的类:
这里面 self.b 就记录了每次执行 next 方法的位置, 知道每次是第几次执行 next 方法, 所以执行保证了每次输出的是期望的值, 其实这就是迭代了, 每运行一次函数都被记录已运行的状态. 当被调用的时候才返回值, 否则就处于等待被调用的状态
运行结果:
所以这改良后的代码就解决了当你输入 10W 的时候占用资源的问题, 因为输入 10W 后, 只要当调用 next 函数的时候才返回值, 不是一次返回一个那么大的列表出来.
3, 生成器
那么第二步中的代码跟第一步比起来又太多了感觉, 那么生成器就来了
再改良代码:
只需改下第一步中的代码 a.append(n) 为 yield n, 这就是一个生成器了, 然后通过 for 语句来调用生成器的值.
任何一个带有 yield 语句的函数都是生成器, 当你直接调用这个函数时, 内部的代码是不会被执行的, 只有调用 yield 里面的 next 函数才会去执行代码, for 循环也就是会自动去调用这个 next 函数来输出值.
可以理解为一个函数被 yield 中断了, 下载再次调用时继续从上一次中断的位置继续执行代码并返回值.
讲的比较简单, 不知道大家理解了没有.
来源: http://blog.51cto.com/laomomo/2104520