Python生成器及生成器表达式（python生成器怎么用）
off999 2024-10-23 12:40 17 浏览 0 评论
在Python中如果你想实现雪花算法，使用Python生成器可以帮助你实现这个愿望。
利用生成器算法可以按序列生成id，在项目有需要时进行调用。
一、Python生成器
1.1定义
生成器是一种特殊的迭代器，它允许暂停和恢复函数的执行状态。
生成器通过yield关键字来实现惰性求值，即在每次迭代时只计算当前项。
1.2优点
（1）节省内存：只在需要时生成值，而不是一次性生成所有值。
（2）可以用于无限序列的生成。
1.3示例
（1）使用函数定义
通过在函数中使用yield关键字可以定义生成器。当调用生成器函数时，它不会立即执行函数体内的代码，而是返回一个生成器对象。
def simple_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
gen = simple_generator()
for i in gen:
print(i)
在项目中新建chapter05目录，并新建demo01.py文件，拷贝以上代码:
右键运行demo01.py文件，查看结果：
二、生成器表达式
2.1定义&优势
生成器表达式类似于列表推导式，使用的是圆括号而不是方括号。
优势：更能节省内存，适用于大数据处理。
2.2语法
使用括号创建生成器表达式：类似于列表推导式，但使用圆括号而不是方括号。
(expression for item in iterable if condition)，其中condition是可选的。
2.3示例
# 列表推导式
list_comprehension = [x * x for x in range(10)]
print(list_comprehension)
# 生成器表达式
generator_expression = (x * x for x in range(10))
for number in generator_expression:
print(number)
示例中迭代[x * x for x in range(10)]用于列表推导式。
生成器表达式(x * x for x in range(10))用于表达式推导数字打印。
新建demo02.py文件拷贝以上代码:
右键运行demo02.py文件，查看结果:
使用for循环：最常见的使用方式是在for循环中遍历生成器的所有元素。
for value in simple_generator():
print(value)
三、生成器的优点
节省内存：对于大数据集，不需要一次性加载全部数据到内存。
延迟计算：只有在需要时才计算下一个值。
无限序列：可以产生无限的数据流，因为理论上可以无限次地调用yield。
示例：斐波那契数列生成器
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
while a < n:
yield a
a, b = b, a + b
# 打印前10个斐波那契数
for num in fibonacci(10):
print(num)
这就展示了如何使用生成器来生成斐波那契数列直到某个数为止。
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