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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python的生成器是什么意思，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

什么是生成器

在Python中，一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制，稱為生成器：generator。

普通函數(shù)用 return 返回一個(gè)值，和 Java 等其他語言是一樣的，然而在 Python 中還有一種函數(shù)，用關(guān)鍵字 yield 來返回值，這種函數(shù)叫生成器函數(shù)，函數(shù)被調(diào)用時(shí)會(huì)返回一個(gè)生成器對(duì)象，生成器本質(zhì)上還是一個(gè)迭代器，也是用在迭代操作中，因此它有和迭代器一樣的特性，唯一的區(qū)別在于實(shí)現(xiàn)方式上不一樣，后者更加簡潔

最簡單的生成器函數(shù)：

>>> def func(n):
...     yield n*2
...
>>> func

>>> g = func(5)
>>> g

>>>

func 就是一個(gè)生成器函數(shù)，調(diào)用該函數(shù)時(shí)返回對(duì)象就是生成器 g ，這個(gè)生成器對(duì)象的行為和迭代器是非常相似的，可以用在 for 循環(huán)等場(chǎng)景中。注意 yield 對(duì)應(yīng)的值在函數(shù)被調(diào)用時(shí)不會(huì)立刻返回，而是調(diào)用next方法時(shí)（本質(zhì)上 for 循環(huán)也是調(diào)用 next 方法）才返回

>>> g = func(5)
>>> next(g)
10
>>> g = func(5)
>>> for i in g:
...     print(i)
...
10

那為什么要用生成器呢？顯然，用生成器在逼格上要比迭代器高幾個(gè)等級(jí)，它沒有那么多冗長代碼了，而且性能上一樣的高效，為什么不用呢？來看看用生成器實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列有多簡單。

def fib(n):
    prev, curr = 0, 1
    while n > 0:
        n -= 1
        yield curr
        prev, curr = curr, curr + prev
print([i for i in fib(10)])
#[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

生成器表達(dá)式

在前面一期「這樣寫代碼更優(yōu)雅」的文章里面曾經(jīng)介紹過列表推導(dǎo)式（list comprehension），生成器表達(dá)式與列表推導(dǎo)式長的非常像，但是它倆返回的對(duì)象不一樣，前者返回生成器對(duì)象，后者返回列表對(duì)象。

>>> g = (x*2 for x in range(10))
>>> type(g)

>>> l = [x*2 for x in range(10)]
>>> type(l)

前面已經(jīng)介紹過生成器的優(yōu)勢(shì)，就是迭代海量數(shù)據(jù)時(shí)，顯然生成器更合適。

關(guān)于python的生成器是什么意思就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

當(dāng)前標(biāo)題：python的生成器是什么意思-創(chuàng)新互聯(lián)
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