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python生成器是什么

python爬蟲知識(shí)分享 ? 來源:python爬蟲知識(shí)分享 ? 作者:python爬蟲知識(shí)分享 ? 2022-02-24 15:53 ? 次閱讀
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python生成器

1. 什么是生成器?

生成器(英文名 Generator ),是一個(gè)可以像迭代器那樣使用for循環(huán)來獲取元素的函數(shù)。

生成器的出現(xiàn)(Python 2.2 +),實(shí)現(xiàn)了延時(shí)計(jì)算,從而緩解了在大量數(shù)據(jù)下內(nèi)存消耗過猛的問題。

當(dāng)你在 Python Shell 中敲入一個(gè)生成器對(duì)象,會(huì)直接輸出 generator object 提示你這是一個(gè)生成器對(duì)象

>>> gen = (i for i in range(5))
>>> gen
 at 0x10cae50b0>

2. 如何創(chuàng)建生成器?

使用列表推導(dǎo)式

在上面已經(jīng)演示過,正常我們使用列表推導(dǎo)式時(shí)是下面這樣子,使用 [] ,此時(shí)生成的是列表。

>>> mylist = [i for i in range(5)]
>>> mylist
[0, 1, 2, 3, 4]

而當(dāng)你把 [] 換成 () ,返回的就不是列表了,而是一個(gè)生成器

>>> gen = (i for i in range(5))
>>> gen
 at 0x10cae50b0>

使用 yield

yield 是什么東西呢? 它相當(dāng)于我們函數(shù)里的 return,但與 return 又有所不同。

當(dāng)一個(gè)函數(shù)運(yùn)行到 yield 后,函數(shù)的運(yùn)行會(huì)暫停,并且會(huì)把 yield 后的值返回出去。

若 yield 沒有接任何值,則返回 None

yield 雖然返回了,但是函數(shù)并沒有結(jié)束

請(qǐng)看如下代碼,我定義了一個(gè) generator_factory 函數(shù),當(dāng)我執(zhí)行 gen = generator_factory() 時(shí),gen 就是一個(gè)生成器對(duì)象

>>> def generator_factory(top=5):
...     index = 0
...     while index < top:
...         print("index 值為: " + str(index))
...         index = index + 1
...         yield index
...     raise StopIteration
...
>>> gen = generator_factory()
>>> gen

3. 生成器的使用

從一個(gè)生成器對(duì)象中取出元素,和我們前面學(xué)過的通過切片訪問列表中的元素不一樣,它沒有那么直觀。

想要從生成器對(duì)象中取出元素,只有兩種方法:

第一種方法:使用 next 方法一個(gè)一個(gè)地把元素取出來,如果元素全部取完了,生成器會(huì)拋出 StopIteration 的異常。

>>> gen = (x for x in range(3))
>>> gen
 at 0x1072400b0>
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

第二種方法:使用 for 循環(huán)一個(gè)一個(gè)地迭代出來

>>> gen = (x for x in range(3))
>>> for i in gen:
...     print(i)
...
0
1
2

4. 生成器的激活

生成器對(duì)象,在創(chuàng)建后,并不會(huì)執(zhí)行任何的代碼邏輯。

想要從生成器對(duì)象中獲取元素,那么第一步要觸發(fā)其運(yùn)行,在這里稱之為激活。

方法有兩種:

使用next() :上面已經(jīng)講過

使用generator.send(None)

還以下面這段代碼為例,可以看到 gen.send(None) 相當(dāng)于執(zhí)行了 next(gen)

>>> def generator_factory(top=5):
...     index = 0
...     while index < top:
...         print("index 值為: " + str(index))
...         index = index + 1
...         yield index
...     raise StopIteration
...
>>>
>>> gen = generator_factory()
>>> gen.send(None)
index 值為: 0
1
>>> gen.send(None)
index 值為: 1
2

5. 生成器的狀態(tài)

生成器在其生命周期中,會(huì)有如下四個(gè)狀態(tài)

GEN_CREATED # 生成器已創(chuàng)建,還未被激活

GEN_RUNNING # 解釋器正在執(zhí)行(只有在多線程應(yīng)用中才能看到這個(gè)狀態(tài))

GEN_SUSPENDED # 在 yield 表達(dá)式處暫停

GEN_CLOSED # 生成器執(zhí)行結(jié)束

通過下面的示例可以很輕松地理解這一過程(GEN_RUNNING 這個(gè)狀態(tài)只有在多線程中才能觀察到,這里就不演示啦)

>>> gen = (x for x in range(2))
>>> from inspect import getgeneratorstate
>>> gen = (x for x in range(3))
>>> getgeneratorstate(gen)
'GEN_CREATED'
>>>
>>> next(gen)
0
>>> getgeneratorstate(gen)
'GEN_SUSPENDED'
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration
>>> getgeneratorstate(gen)
'GEN_CLOSED'

6. 生成器的異常

在最前面,我有定義了一個(gè)生成器函數(shù)。

def generator_factory(top=2):
    index = 0
    while index < top:
        index = index + 1
        yield index
    raise StopIteration

在沒有元素可返回時(shí),我最后拋出了 StopIteration 異常,這是為了滿足生成器的協(xié)議。

實(shí)際上,如果你不手動(dòng)拋出 StopIteration,在生成器遇到函數(shù) return 時(shí),會(huì)我自動(dòng)拋出 StopIteration

請(qǐng)看下面代碼,我將 raise StopIteration 去掉后,仍然會(huì)拋出異常。

>>> def generator_factory(top=2):
...     index = 0
...     while index < top:
...         index = index + 1
...         yield index
...
>>> gen = generator_factory()
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

審核編輯:符乾江
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