在编程中咱们常常会用到列表,之前使用列表时须要声明和初始化,在数据量比较大的时候也须要把列表完整生产出来,例如要存放1000给数据,须要准备长度1000的列表,这样计算机就须要准备内存放置这个列表,在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator,这个功能在列表使用时比较节省空间,使用方法:编程
g=(i*2 for i in range(10)) data=g.__next__() print(d)
取列表时data=g.__next__(),此时才去生成。并发
应用:生成斐波拉契数列函数
def fig(num): n,a,b=0,0,1 while n<num: yield b a,b=b,a+b n+=1 return 'done'
fig(10) 定义长度为10的数列spa
fig(10) for i in range(10): try: x=next(g) print(x) except StopIteration as e: print('error %s' % e.value) break
运行结果:
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55线程
这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不同。函数是顺序执行,遇到return
语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()
的时候执行,遇到yield
语句返回,再次执行时从上次返回的yield
语句处继续执行。code
还可经过yield实如今单线程的状况下实现并发运算的效果blog
import time def customer(name): print('%s要吃包子' %name) while True: baozi=yield print('%s包子来了,很快就被%s吃了' %(baozi,name) ) return '出错了' #抛出异常 def producter(name,student,num): g=customer(student) #**要吃包子 g.__next__() print('%s厨师了解到%s要吃包子,开始作包子' %(name,student)) for i in range(num): time.sleep(1) #用时1秒 g.send('韭菜馅') #包子作好,送给学生 print('包子卖完了') #张厨师,学生今天中午吃包子,用10斤面作20个包子 producter('张厨师','学生',10)
运行结果:内存
学生要吃包子
张厨师厨师了解到学生要吃包子,开始作包子
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
韭菜馅包子来了,很快就被学生吃了
包子卖完了generator