通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含 100 萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的 list，從而節省大量的空間。在 Python 中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器 generator

要創建一個 generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的 [] 改成 ()，就創建了一個 generator

1. 通過表達式創建生成器

In [41]: g = (x for x in range(3))In [42]: type(g)
Out[42]: generatorIn [43]: g.next()
Out[43]: 0In [44]: g.next()
Out[44]: 1In [45]: g.next()
Out[45]: 2In [46]: g.next()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-d7e53364a9a7> in <module>()
----> 1 g.next()StopIteration: 
'''
每次調用 next()，就計算出 g 的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤
'''

因為生成器是可迭代的，所以可以通過循環來獲取每一個值。但是你只可以迭代他們一次，不能重復迭代，因為它并沒有把所有值存儲在內存中，而是實時地生成值：

In [18]: g = (x for x in range(3))In [19]: for i in g:...:     print i...:     
0
1
2
# 再一次迭代時顯示的是空值
In [20]: for i in g:...:     print i...:   

3. 通過函數來創建生成器

如果一個函數定義中包含 yield 關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個 generator

generator 和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到 return 語句或者最后一行函數語句就返回。而變成 generator 的函數，在每次調用 next() 的時候執行，遇到 yield 語句返回，再次執行時從上次返回的 yield 語句處繼續執行。

In [21]: def gen():...:     for i in range(3):...:         yield i...:         In [22]: g = gen()In [23]: g.next()
Out[23]: 0In [24]: g.next()
Out[24]: 1In [25]: g.next()
Out[25]: 2In [26]: g.next()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-d7e53364a9a7> in <module>()
----> 1 g.next()StopIteration: In [27]: g
Out[27]: <generator object gen at 0x0000000003BA0240>In [28]: gen
Out[28]: <function __main__.gen>In [29]: gen()
Out[29]: <generator object gen at 0x0000000003BA01B0>

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python 生成器总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。