【从零学习python 】60.探索生成器：迭代的灵活利器-白红宇

生成器

在编程中，生成器是一种非常有用的工具。它允许我们在迭代过程中按需生成数据，而无需一次性生成所有数据。这对于处理大数据量或需要延迟处理的任务尤为重要。生成器在Python中通过生成器表达式（generator expressions）或函数返回生成器对象来实现。


     
        
      2. 创建生成器的方法
        
      创建生成器有两种主要方式：
        
      
            
       L = [x * 2 for x in range(5)]

G = (x * 2 for x in range(5))

这里，L 是一个列表，而 G 是一个生成器。生成器可以通过多种方式使用，如 next() 函数、for 循环或 list() 方法。


    
            
     next(G) # 输出 0

next(G) # 输出 2 next(G) # 输出 4 next(G) # 输出 6 next(G) # 输出 8

生成器函数是通过函数定义返回一个生成器对象的。例如，下面的函数 gen() 会返回一个生成器对象：

def gen():
i = 0
while i < 5:
    temp = yield i
    print(temp)
    i += 1

f = gen()

next(f) # 输出 0 f.send('haha') # 输出 haha next(f) # 输出 None f.send('haha') # 输出 haha

f.next() # 输出 0 f.next() # 输出 None f.next() # 输出 None f.next() # 输出 None f.next() # 抛出 StopIteration 异常

以下是一个更复杂的生成器示例，展示了生成器在处理斐波那契数列中的应用：

def fib(n):
current = 0
num1, num2 = 0, 1
while current < n:
    yield num1
    num1, num2 = num2, num1 + num2
    current += 1
return 'done'

f = fib(5)