生成器 Generator

咱们有时候须要一个可迭代对象。好比列表，但遇到海量数据时每每很是耗内存，费空间，这时不妨考虑使用生成器。

生成器是迭代器，只能遍历一次，返回一个生成器对象。特色：按需计算，惰性求值。

 

定义生成器的表达式：

g = (i for i in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x00000200BFA71570>

 

用next()函数能够不断得到下一个返回值，generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

一般咱们建立了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是经过for循环来迭代它，而且不须要关心StopIteration的错误。

 

当生成器表达式没法实现复杂算法时，能够定义函数：

def inc():
    for i in range(5):
    yield i

等价于

def inc():
    yield from range(1000)

# yield from iterable 是 for item in iterable: yield item 的语法糖

若是一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就再也不是一个普通函数，而是一个generator，可用于迭代。

yield是一个相似return的关键字，迭代一次遇到yield时就返回yield右边的值，而且记住这个返回的位置，下次迭代就从这个位置后(下一行)开始。

 

案例

def inc():
    for i in range(5):
        yield i


print(type(inc)
x = inc()
print(x)
print(type(x))
print(next(x))
for m in x:
    print(m, '*')
for m in x:
    print(m, '**')

运行结果：
<class 'function'>
<generator object inc at 0x0000024F97ED15C8>
<class 'generator'>
0
1 *
2 *
3 *
4 *
能够看出返回一个对象，而且只能遍历一次。