生成器

列表生成器

列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

>>> range(1, 10)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> [x * x for x in range(1,11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]

>>> li = ['Hello', 'World']
>>> [s.lower() for s in li ]
['hello', 'world']

>>> d = {'x':'A', 'y':'B', 'z':'C'}
>>> [k + '=' + v for k,v in d.iteritems()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

#其他示例
>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']

#例如,列出当前目录下的所有文件和目录名
>>> import os # 导入os模块,模块的概念后面讲到
>>> [d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录

生成器

为了解决生成大量元素列表造成的内存浪费,在Python中,有一种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。

生成器创建方法
只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator。

#list
>>> g = [x * x for x in range(10)]
>>> g
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

#generator
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x10dc2abe0>

#访问generator
>>> for n in g:
...     print n

#也可用generator.next()访问其元素

yield命令

#斐波拉契数列 函数
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

#把如上fib函数转的为generator,只需要把print改为yield
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

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。

>>> def odd():
...     print 'step 1'
...     yield 1
...     print 'step 2'
...     yield 3
...     print 'step 3'
...     yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

总结

generator是非常强大的工具,在Python中,可以简单地把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。
要理解generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束。

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