Python生成器函数-如何在Python中创建生成器函数来生成迭代器对象。

发布时间：2023-06-17 06:37:39

生成器函数是Python中的一个重要概念，是一种可以产生迭代器的函数。在Python中，生成器函数是使用关键字yield来生成迭代器。

Python生成器函数的特点：

1.生成器函数只需要使用关键字yield一次，就可以返回一个迭代器，而不是完整的列表或数组。

2.生成器函数在运行过程中不会生成完整的数据结构，而是根据需要逐个返回元素。

3.生成器函数在内存消耗方面优于传统函数，因为它们不会在内存中存储完整的结果集合。而是在运行时逐个生成结果。

Python生成器函数的语法：

生成器函数的语法与普通函数相似，只需要在函数中使用yield语句来产生迭代器。

def generator_function():

...

yield result

yield语句会将结果发送回调用者，并暂停执行函数。之后，函数将在下一个请求时从yield语句结束的地方恢复执行。

如何使用Python生成器函数：

1.使用for循环迭代生成器函数

def squares(n):

for i in range(n):

yield i*i

for x in squares(5):

print(x)

输出结果：

2.调用next()函数来获取下一个数列

s = squares(3)

print(next(s))

输出结果：

3.使用yeild从调用者读取值

def get_numbers():

x = yield

while True:

x = yield x

g = get_numbers()

next(g)

print(g.send(1))

print(g.send(2))

输出结果：

4.使用生成器函数来计算斐波那契数列

def fibonacci():

a, b = 0, 1

while True:

yield a

a, b = b, a + b

g = fibonacci()

for i in range(10):

print(next(g))

输出结果：

Python生成器函数的主要优点：

1.减少内存占用，只生产很少的数据，而不是生成所有的数据，这非常适合处理大量的数据。

2.方便处理无限的迭代器，因为Python生成器函数是无限迭代器的完美解决方案。

3.方便地控制迭代器对象，通过yield，我们可以在任何时候中断迭代器生成的过程，让我们在遍历过程中实现动态控制。

Python生成器函数的主要缺点：

1.无法随机访问生成的元素，因为使用next()函数将会迭代到下一个元素。

2.生成器函数的性能较差，因为它们在每次生成值时都需要执行状态处理。

在Python中，生成器函数是一种重要的编程概念，使用yield关键字可以轻松地生成迭代器对象。使用Python生成器函数可以有效地减少内存占用，处理无限的迭代器，并方便地控制迭代器对象。