Python生成器说明
发布时间：2022-07-06 19:12:50 所属栏目：语言 来源：互联网
导读：前面章节中，已经详细介绍了什么是迭代器。生成器本质上也是迭代器，不过它比较特殊。 以 list 容器为例，在使用该容器迭代一组数据时，必须事先将所有数据存储到容器中，才能开始迭代；而生成器却不同，它可以实现在迭代的同时生成元素。 也就是说，对于
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前面章节中，已经详细介绍了什么是迭代器。生成器本质上也是迭代器，不过它比较特殊。 以 list 容器为例，在使用该容器迭代一组数据时，必须事先将所有数据存储到容器中，才能开始迭代；而生成器却不同，它可以实现在迭代的同时生成元素。 也就是说，对于可以用某种算法推算得到的多个数据，生成器并不会一次性生成它们，而是什么时候需要，才什么时候生成。 不仅如此，生成器的创建方式也比迭代器简单很多，大体分为以下 2 步： 定义一个以 yield 关键字标识返回值的函数； 这里有必要给读者分析一个程序的执行流程： 1) 首先，在创建有 num 生成器的前提下，通过其调用 next() 内置函数，会使 Python 解释器开始执行 intNum() 生成器函数中的代码，因此会输出“开始执行”，程序会一直执行到yield i，而此时的 i==0，因此 Python 解释器输出“0”。由于受到 yield 的影响，程序会在此处暂停。 2) 然后，我们使用 num 生成器调用 __next__() 方法，该方法的作用和 next() 函数完全相同（事实上，next() 函数的底层执行的也是 __next__() 方法），它会是程序继续执行，即输出“继续执行”，程序又会执行到yield i，此时 i==1，因此输出“1”，然后程序暂停。 3) 最后，我们使用 for 循环遍历 num 生成器，之所以能这么做，是因为 for 循环底层会不断地调用 next() 函数，使暂停的程序继续执行，因此会输出后续的结果。 注意，在 Python 2.x 版本中不能使用 __next__() 方法，可以使用 next() 内置函数，另外生成器还有 next() 方法（即以 num.next() 的方式调用）。 （编辑：汉中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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