列表生成式
一个小题目:将里列表[0,1,2,3]里面的数值都加1.
方法1:
a=[0,1,2,3]b=[]for i in range(len(a)): b.append(i+1)a=bprint(a)
方法2:
a = [1,3,4,6,7,7,8]for index,i in enumerate(a): a[index] +=1print(a)
方法3:
a=[0,1,2,3,4]a=map(lambda x:x+1,a)print(a)for i in a: print(i)
方法4:(列表生成式)
a=[i+1 for i in range(10)]print(a)
看出了什么没有?没错,同样的功能,实现的代码越来越精简。
进入正题:生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受内存限制,列表的容量肯定有限。如果创建大量数据,结果只用到几条,那也是相当占用空间的。
所以列表元素按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断的推算出后续的元素呢?这样可以节约大量空间。在python中,这种一边循环一边计算的机制,成为生存器:generator。
创建生成器有很多种方法,最简单的方法就是把一个列表[]改成(),就创建了一个generator:
g=(i+1 for i in range(10))print(g)
运行的结果就是根据算法生成的,只有在循环调用的时候,才会显示。
l=[x+1 for x in range(10)]print(l)
列表会显示所有数据。而生成器generator需要通过循环或者next()函数调用才能算出来。
直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,会抛出异常StopIteration的错误。
下面可以用函数实现:比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
def fib(max): n ,a,b =0,0,1 while n <max: print(b) a,b=b,a+b n=n+1 return "done"print(fib(10))
而实现生成器的转换,只需要修改一步。将print(b),改成yield b即可
def fib(max): n,a,b=0,0,1 while n<max: # print(b) yield b ##有yield存在时就不叫函数了,而叫生成器 a,b=b,a+b n=n+1 return "done"print(fib(10))f=fib(10)g=fib(6)while True: try: x=next(g) print("g",x) except StopIteration as e: #异常起个名字叫 e print("Generator return value:",e.value) break# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())# print(f.__next__())
生成器并行运行
import timedef consumer(name): print("%s eat!"%name) while True: baozi=yield #yield没有返回值空的 print("包子%s来了,被%s吃了"%(baozi,name))# c=consumer("alex")# c.__next__()# b1="韭菜馅"# b2="肉馅"# c.send(b1) ##调用b1,同时给传值# c.__next__()#携程(nginx异步处理)def producer(name): c1=consumer("A") c2=consumer("B") c1.__next__() c2.__next__() print("准备包子!!!") for i in range(10): time.sleep(2) print("做一个,两人分着吃!") c1.send(i) c2.send(i)producer("alex")