生成器

背景

python的某个学习课程本周的作业是写一个生成器,改造内建的函数zip,详细如下:


实现一个函数zip2,其功能同python內建函数zip,但返回是不是列表对象而是生成器;

zip方法功能说明:

l = [1,2,3,4]

ll = [5,6,7,8]

lll = [8,9,10,11]

zip(l, ll)  -->  [(1, 5), (2, 6), (3, 7), (4, 8)]

zip(l,ll,lll) --> [(1, 5, 8), (2, 6, 9), (3, 7, 10), (4, 8, 11)]

zip(l, ll, lll, ...) --> [(1, 5, 8, ...), (2, 6, 9, ...), (3, 7, 10, ...), (4, 8, 11, ...)]


那问题来了,首先什么是生成器,为啥要使用它。

在我一直看来,生成器是一个很没用的功能。首先,在python的内置对象。最常用的功能是读取。而很便利的一点的是python的内置对象大多是支持顺序访问,甚至随机访问的。而相同的,如果使用生成器来访问这些对象。则需要从前到后顺序访问,且没有回头路。(虽然一般我们也不方向访问)

那首先还是说下什么是生成器。

生成器是这样一个函数,它记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第n次)调用跳转至该函数中间,而上次调用的所有局部变量都保持不变。

生成器不仅“记住”了它数据状态;生成器还“记住”了它在流控制构造(在命令式编程中,这种构造不只是数据值)中的位置。

生成器的特点

生成器是一个函数,而且函数的参数都会保留。

迭代到下一次的调用时,所使用的参数都是第一次所保留下,即是说,在整个所有函数调用的参数都是第一次所调用时保留的,而不是新创建的。

这么难懂的概念,谁还会用呢。那肯定是因为它有特殊的用途。没错,比如同样访问一个大型数组或文件。普通的read()等函数,会一次把内容加载的内存。而生成器可以迭代的按照约定的size()来依次访问。每次只加在一小块。这可能是我觉得生成器唯一的好处了吧。

最后来说说我对这个作业的回答:

def zip2(*seq):

result = []

num_len = len(seq)

element_len = len(seq[0])

for i in range(element_len):

result = []

for j in range(num_len):

result.append(seq[j][i])

yield result

谢谢。

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