python三大神器之生成器
生成器Generator:
本质:迭代器(所以自带了__iter__方法和__next__方法,不需要我们去实现)
特点:惰性运算,开发者自定义
在python中有三种方法来获取生成器:
1.通过生成器函数
2.通过各种推导式来实现生成器
3.通过数据的转换获取生成器
一个包含yield关键字的函数就是一个生成器函数。yield可以为我们从函数中返回值,但是yield又不同于return,return的执行意味着程序的结束,调用生成器函数不会得到返回的具体的值,而是得到一个可迭代的对象。每一次获取这个可迭代对象的值,就能推动函数的执行,获取新的返回值。直到函数执行结束。
def func():print('hello')yield 1print('world')yield 2g = func() # 调用"生成器函数" a = g.__next__() print(a) # a generator(生成器) b = g.__next__() print(b)# yield关键字的特点: 可以记录当前函数中执行的位置,下一次继续执行 # next和yield是一对搭档 : next开始函数的执行 yield停止函数的执行
列表推导式的常用写法:[结果 for 变量 in 可迭代对象]
生成器表达式和列表推导式的语法基本上是一样的,只是把[ ]替换成( )
俩个的区别:
列表推导式比较耗内存,一次性加载.生成器表达式几乎不占用内存,使用的时候才分配
和使用内存
lst = [i for i in range(10)] print(lst) #结果: #[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] g= (i for i in range(10)) print(g) #结果: #<generator object <genexpr> at 0x106768f10> #打印的结果就是一个生成器. 我们可以使用for循环来循环这个生成器: for i in g:print(i)
send方法:send和__next__一样都可以让生成器执行到下一个yield.
def generator():print(123)content = yield 1print('=======',content)print(456)yield2g = generator() ret = g.__next__() print('***',ret) ret = g.send('hello') #send的效果和next一样 print('***',ret)#send 获取下一个值的效果和next基本一致 #只是在获取下一个值的时候,给上一yield的位置传递一个数据 #使用send的注意事项# 第一次使用生成器的时候 是用next获取下一个值# 最后一个yield不能接受外部的值
生成器的应用:监听文件的输入,对于文件中随时输入的内容进行自动化展示
import timedef tail(filename):f = open(filename)f.seek(0, 2) #从文件末尾算起while True:line = f.readline() # 读取文件中新的文本行if not line:time.sleep(0.1)continueyield linetail_g = tail('tmp') for line in tail_g:print(line)
转载于:https://www.cnblogs.com/ppf3678/p/9984354.html
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