Python面向对象编程-生成器|天天观天下

(资料图)

在【zài】Python中，生成器（Generator）是【shì】一【yī】种特殊的迭【dié】代【dài】器，可以通过函数来【lái】创建。生成器可以动【dòng】态地【dì】生成数据流，而不需要【yào】一次性生成所有【yǒu】的数【shù】据，从而在处理大量数据【jù】时具【jù】有很好的性能优【yōu】势。

生成器的概念

生成器是【shì】一种特殊的迭代器，它可以动态地生【shēng】成数据流，而不需要一次性【xìng】生成所有的【de】数据。生成器通常是通过函数【shù】来创建的，它会使【shǐ】用【yòng】yield语句【jù】来【lái】返【fǎn】回【huí】生成的数据，并【bìng】在【zài】下次迭【dié】代【dài】时从【cóng】上次yield语句的位置【zhì】继续执行【háng】。因此，生成器具有以下特点：

生成器可以【yǐ】动态地生成数据流【liú】，而不需要一次性生成【chéng】所有的数【shù】据，从【cóng】而在【zài】处理大量数据时【shí】具有很【hěn】好的【de】性能优【yōu】势。生成器通常是通过函数来创建的，它会使用【yòng】yield语句来返回生成的数据，并在下【xià】次迭代时从【cóng】上次【cì】yield语句的位置继【jì】续执行。生成器可以使用for循【xún】环等方式进【jìn】行迭代，也可以【yǐ】使用next函数手动迭代。生【shēng】成【chéng】器可以【yǐ】在【zài】函数中【zhōng】使用【yòng】任意【yì】的Python语句【jù】和表达式，从而实【shí】现复杂的数据生成逻辑。

生成器的使用方法

Python中可【kě】以使用yield语句【jù】来定义【yì】一个生成器。yield语句【jù】用于返回生成【chéng】的数据，并在下次【cì】迭代【dài】时从上次yield语句的位置继续执行。下面是一【yī】个【gè】简单【dān】的生成器示【shì】例，用【yòng】于生成【chéng】一些数字：

def generate_numbers():    for i in range(10):        yield i# 使用for循【xún】环迭代生成器for num in generate_numbers():    print(num)# 使【shǐ】用next函【hán】数手动【dòng】迭代生成器【qì】gen = generate_numbers()print(next(gen))print(next(gen))print(next(gen))

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在上面的示【shì】例中，我【wǒ】们定义了一个【gè】名为generate_numbers的生【shēng】成器函数，用于【yú】生成一些数字。在函数中【zhōng】，我们使【shǐ】用【yòng】for循【xún】环和yield语【yǔ】句来逐个【gè】返回数字【zì】，并在下次迭代【dài】时从上次yield语句的【de】位置继续执行。然后【hòu】，我【wǒ】们使【shǐ】用for循【xún】环来迭代生【shēng】成器并输出生成【chéng】的数字，也【yě】可以使用next函数手动迭代生成器并输出每个数字。

需要【yào】注意的是，生成【chéng】器只【zhī】能迭代一次，因为生【shēng】成器在迭【dié】代时会记住上一次yield语句【jù】的【de】位置，从而在下【xià】次迭代【dài】时【shí】从上次yield语句【jù】的【de】位置继续执行。如果需【xū】要多次【cì】迭代生成器【qì】，可以【yǐ】重新创建一个新的生成器实例。