实例讲解Python生成器的概念

1、打开Python开发工具IDLE,新建‘gen.py’文件，写代码如下:list1 = [x for x in range(10)]print (list1)gen1 = (x for x in range(10))print (gen1)创建列表和生成器，上面的区别仅仅是中括号和小括号。

2、F5运行程序，打印出列表和生成器对象[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]<generator object <genexpr> at 0x0000000002F39E58>

3、遍历生成器对象才能正常打印出内容。另一种访问方式是gen1.next()list1 = [x for x in range(10)]print (list1)gen1 = (x for x in range(10))print (gen1)for i in gen1: print (i)

4、F5运行程序，生成器的内容逐个打印，所以说生成器也是迭代器一种。[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]<generator object <genexpr> at 0x0000000002F39E58>0123456789

5、另一种生成器是yield生成器，当一个函数里有鲻戟缒男yield那么这个函数就是一个生成器，测试代码如下;list1 = [x for x in range烫喇霰嘴(10)]print (list1)gen1 = (x for x in range(10))print (gen1)for i in gen1: print (i)def yieldfun(): print ('begin') r = yield 'a' print ('end')s = yieldfun()print (type(s))

6、F5运行程序，可以发现s是一个生成器对象[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]<generator object <genexpr> at 0x0000000002F39E58>0123456789<class 'generator'>

7、Python3中生成器的next(),要写成__next__(),完整代码如下:list1 = [x for x in r锾攒揉敫ange(10)]print (list1)gen1 = (x for x in range(10))print (gen1)for i in gen1: print (i)def yieldfun(): print ('begin') r = yield 'a' print ('end')s = yieldfun()print (type(s))s.__next__()

8、F5运行程序，程序执行到yield卡住，相当于函数已经返回,不影响程序向下执行

9、继续改写代码，执行yield下面的代码，可以继续用__next__(),或者send给 r 传值list1 = [x for 旌忭檀挢x in range(10)]print (list1)gen1 = (x for x in range(10))print (gen1)for i in gen1: print (i)def yieldfun(): print ('begin') r = yield 'a' print (r) print ('end')s = yieldfun()print (type(s))s.__next__()s.send('x')

10、F5运行程序，因为程序中只有一个yield。所以程序会报错，在实际应用中，yield 一般是一个函数，函数返回值通过send方式传递，程序捕获异常并处理