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Python 生成器 Genrator yield的使用

有勇气的牛排 637 Python 2024-08-21 22:35:21
进群口令：博客

1 前言

1.1 定义

  • 生成器是一种特殊的迭代器，用 yield 语句或 生成器表达式 创建。
  • 不需要手写 __iter__() 和 __nex__()，Python会自动实现迭代器协议。
  • yield 会保存函数的执行状态，并在下次迭代时从该位置继续。

yield是一个关键字，可以暂停函数执行（函数挂起），并返回序列值，等被执行到的时候才会取出数据，特别大数据（节省内存）和流式场景。当使用next()、send()函数，即可以从断点处继续执行。

1.2 特点

  1. 语法简洁：无需类结构即可生成迭代器。
  2. 惰性求值：按需生成内存，节省内存。
  3. 可以无限生成：比如斐波那契数列、自然序列。

2 基本案例

2.1 生成器函数

案例1

# -*- coding: utf-8 -*-
def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3


gen = my_generator()
for value in gen:
    print(value)
# 输出：1 2 3

案例二

def my_generator():
    for i in range(5):
        yield i

gen = my_generator()
print(next(gen))  # 0
print(next(gen))  # 1

yield 生成器函数

2.2 带状态的生成器/状态保留

# -*- coding: utf-8 -*-
def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1


for num in countdown(5):
    print(num, end=" ")
# 输出：5 4 3 2 1

2.3 生成器表达式

# -*- coding: utf-8 -*-
gen_exp = (x * x for x in range(5))

print(next(gen_exp))  # 0
print(next(gen_exp))  # 1
print(next(gen_exp))  # 4
print(next(gen_exp))  # 9
print(next(gen_exp))  # 16
print(next(gen_exp))  # StopIteration

节省内存

案例作用： 循环输出 0 - limit 的数值

常规思路：提前生成放到列表中，或使用range

yield优点：直到执行到的时候，才计算具体值，完全不需要提前计算好值，即可以节省内存。

def generate_numbers(limit):
    num = 0
    while num < limit:
        yield num
        num += 1

for num in generate_numbers(1000):
    print(num)	 # 逐个生成并输出数字

yield节省内存

3 高级用法 send()

允许外部传入数据

send(value) 可以在生成器暂停时，向其发送一个值。

# -*- coding: utf-8 -*-
def echo():
    while True:
        val = yield
        print('echo:', val)


g = echo()
next(g)  # 先启动生成器
g.send('你好：有勇气的牛排')

4 常见场景

  • 大文件处理。
  • 数据管道（pipeline）中分步生成数据。
  • 无限数列生成（斐波那契、自然数、质数）
  • 协程基础（早起 Python 协程基于生成器实现）

5 迭代器与生成器的区别

对比项 迭代器（Iterator） 生成器（Generator）
创建方式 类+ __iter__&__next__ yield / 生成器表达式
可读性 相对繁琐 简洁
协议实现 需要手写 自动实现
惰性求值 ✅ ✅
内存占用 小 更小（天然按需生成）
使用复杂度 高 低

总结：

在 Python 中，迭代器是实现了 __iter__() 和 __next__ 方法的对象，支持惰性求值，可以节省内存。

生成器是迭代器的一种特殊实现，可以用 yield 或生成器表达式创建，语法更简洁，自动保存执行状态，适合处理大数据流火无限序列。

它们共同点是支持按需生成，不同点是生成器更易用、可读性更高。

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