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弄懂這 6 個問題,拿下 Python 生成器!

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今天介紹生成器和yield的用法,通過如下8、9個小問題,相信大家會對它們有一點新的認識。

今天介紹生成器和yield的用法,通過如下8、9個小問題,相信大家會對它們有一點新的認識。

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1. 什么是可迭代對象?

可迭代對象,英文Iterable,是一個形容詞,這類對象和Java語言類似,都可看作是一類接口,抽象地描述事物具備怎樣的能力。所以,Iterable自然具備可迭代能力。

如下,常見的list,Iterator等都是Iterable對象:

  1. In [33]: from collections.abc import Iterable,Iterator                       
  2.  
  3. In [34]: issubclass(list,Iterable)                                           
  4. Out[34]: True 
  5.  
  6. In [35]: issubclass(Iterator,Iterable)  

2. 什么是一個生成器?

生成器是可迭代的(Iterable),最簡單的創建生成器方法是通過一對(),如下所示:

  1. In [37]: g = (i*i for i in [1,4,0])                                          
  2.  
  3. In [38]: g                                                                   
  4. Out[38]: <generator object <genexpr> at 0x7fe8956e96d0> 

g 是一個生成器對象,generator object

獲取生成器對象的元素,可使用next函數,如下所示,獲取第一個元素:

  1. In [39]: next(g)                                                             
  2. Out[39]: 1 

獲取第二個元素:

  1. In [40]: next(g)                                                             
  2. Out[40]: 16 

3. 創建生成器的幾種方法?

如上所見,使用一對()能夠創建一個生成器對象。

除此之外,想必大家也都知道,是使用關鍵字 yield. yield出現在一個函數中,運行到yield處,返回的對象便是生成器對象(generator object).

4. 生成器是迭代器嗎?

生成器對象(generator object)一定也是迭代器對象(Iterator object),如上面的生成器g,使用內置函數isinstance驗證,返回True:

  1. In [43]: isinstance(g,Iterator)                                              
  2. Out[43]: True 

因此,它具備一切迭代器的特性,關于迭代器我們已在上一個話題討論,簡而言之,迭代器的幾個特點:

  • 是有去無回的,
  • 迭代器無需提前知道整個列表的所有元素,
  • 無需加載所有元素到RAM中盡而它是節省內存的(memory-efficient).

生成器同樣具備這些特性。除此之外,它還有一些獨有的特性,下面跟隨yield 我們便能看出來。

5. 如何用一句話描述 yield?

yield 關鍵字的用法在stackoverflow上也是最熱的問題之一,借用一個最熱回答中的解釋:

 yield is a keyword that is used like return, except the function will return a generator.

yield 是一個特殊的return, 它返回一個生成器對象。

說實話,理解這些只是皮毛。那么,如何精通yield的用法呢?

6. 如何精通yield的用法?

要想精通yield,你必須首先搞清楚一點:

當你調用帶有yield的函數時,函數并沒有執行任何一行,只是返回一個生成器對象

為了幫助大家理解,創建一個帶有yield的函數:

  1. def gfun(): 
  2.     mylist = range(3) 
  3.     for i in mylist: 
  4.         yield i*i 
  5.  
  6. g = gfun() 
  7. print(g) 

為了加深印象,你可以自己調試驗證一遍,函數第一行打的斷點始終未被命中。

帶yield的函數和for結合使用,第一次調用上一步創建的生成器對象后,將會進入函數體直到遇到yield返回值。

然后,for循環再進入函數時,直接跑到yield的下一句。直到生成器對象變空為止。

使用下面代碼演示yield的上面過程:

  1. def createGenerator(): 
  2.     mylist = range(3) 
  3.     for i in mylist: 
  4.         yield i*i 
  5.         print(i*i) 
  6.  
  7. g = createGenerator() 
  8. print(g) 
  9. for gi  in g: 
  10.     pass 

參考錄制的gif:


7. yield 都有哪些重要價值?

Python引入yield后,便擁有具備實現協程的能力,協程的確是一種高效的編程模型,關于協程的理解,后面專題會詳細討論。包括更高級的功能如異步等,根基都是yield.

8. yield 和 itertools

yield重要性和使用廣泛性還提現在,Python單獨一個模塊專門用于管理迭代器和生成器對象,便是itertools,里面封裝的方法特性后面再討論。

9. yield 使用案例

yield實現浮點數步長的frange:

  1. def frange(start,end,step): 
  2.     i = start 
  3.     while i<end: 
  4.         yield round(i,3) 
  5.         i+=step 

調用frange:

  1. for item in frange(10,14,0.8): 
  2.     print(item) 

結果:

  1. 10 
  2. 10.8 
  3. 11.6 
  4. 12.4 
  5. 13.2 

 

責任編輯:趙寧寧 來源: Python與算法社區
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