generator

libin19890520 發(fā)布于2019-07-31 12:21 / 2397人閱讀

摘要：前文我們了解如果書(shū)寫(xiě)一個(gè)以及怎樣在一個(gè)類(lèi)中安裝一個(gè)但有時(shí)候我們只想要一個(gè)簡(jiǎn)單的而且并不想這么復(fù)雜處于這個(gè)目的變成語(yǔ)言里面出現(xiàn)了這個(gè)概念根據(jù)的解釋同樣也有的優(yōu)勢(shì)在輸出值的過(guò)程中是分散性的即他不會(huì)保存每一次輸出值這樣在循環(huán)里面更高效并且更節(jié)省效

前文我們了解如果書(shū)寫(xiě)一個(gè)Iterator,以及怎樣在一個(gè)類(lèi)中安裝一個(gè)Iterator. 但,有時(shí)候我們只想要一個(gè)簡(jiǎn)單的iterator, 而且并不想這么復(fù)雜. 處于這個(gè)目的, 變成語(yǔ)言里面出現(xiàn)了generator 這個(gè)概念. 根據(jù)wiki的解釋:

In fact, all generators are iterators

generator 同樣也有iteartor的優(yōu)勢(shì), 在輸出值的過(guò)程中,是分散性的, 即他不會(huì)保存每一次輸出值, 這樣在循環(huán)里面更高效, 并且更節(jié)省效率.

generator syntax

generator的格式和一個(gè)函數(shù)非常類(lèi)似, 他使用yield代替return, 來(lái)返回一個(gè)expression.

def a_gen:
    yield 1
    yield 2

使用generator實(shí)際上就和使用iteartor對(duì)象一樣. 因?yàn)間enerator 返回的就是iterator:

gen = a_gen()
print(next(gen))

既然, generator是Iterator, 那我們能不能在上面使用for...in...循環(huán)呢？
Yes~

for x in a_gen():
    print(x)

另外, 在python中, 提供了一個(gè)常見(jiàn)匿名generator的辦法. 使用 ( ) 即可. 里面放的就是 list comprehension.

a = (x for x in range(10))

這里需要注意, 上面匿名 generator的返回值是一個(gè)generator object. 這點(diǎn)很重要, 這也是區(qū)分list comrehension 的關(guān)鍵點(diǎn). generator 延續(xù)著iterator的特性: 你要我才給 . 這樣, 不必先生成大量的數(shù)據(jù). 所以,generator 這個(gè)也常常用于處理數(shù)據(jù)較大的集合中.
如果僅僅是造了一個(gè)語(yǔ)法糖, 那generator的存在不就無(wú)意義了嗎？所以,generator的優(yōu)勢(shì),或者說(shuō)用途還是挺廣泛的.

when we can use generator

用來(lái)快速生成Iterator對(duì)象. 即, 以前需要這樣寫(xiě),才能生成一個(gè)Iterator.

 class Xlist:
     def __init__(self,a_list):
         self.list = a_list
         self.index = 0
     def __iter__(self):
         return self
     def __next__(self):
         length = len(self.list)
         if(length==self.index):
             # 提出異常
             raise StopIteration
         else:
             result = self.list[self.index]
             self.index += 1
             return result

現(xiàn)在只需要, 使用generator即可

def Xlist(arr):
    for x in arr:
        yield x

省略的不止一點(diǎn)點(diǎn)

2.異步序列的操作
在python中,有時(shí)候讀取文件,可能會(huì)存在異步方式的讀取. 而且,現(xiàn)在主流的后臺(tái)處理程序都是NodeJS, 一種完全異步的編程語(yǔ)言. 而generator 本省就繼承了Iterator的特性, 有一種狀態(tài)暫停的效果. 這種效果, 也可以用來(lái)作為異步序列的處理. 比如我們這里可以編寫(xiě)一個(gè)普通串行:

def co(*callback):
    length = 0
    while length!=len(callback):
        yield callback[length]()
        length+=1


for x in co(lambda :1,lambda: 2):
    print(x)

簡(jiǎn)單總結(jié):