深入理解python的產生器運算式和列表解析__python

前言

      沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python協程的概念，但是只是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了協程，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇先縷縷python的產生器和yield關鍵字。 什麼是產生器 產生器是一個特殊的程式，可以被用作控制迴圈的迭代行為 產生器類似於傳回值為數組的一個函數，這個函數可以接收參數，可以被調用，但是，不同於一般的函數會一次性返回包含了所有數值的數組，產生器一次只產生一個值，這樣消耗的記憶體數量大大減少，而且允許調用函數可以很快的開始處理前幾個傳回值。因此，產生器看起來像一個函數但是表現的卻像一個迭代器。 python中的產生器

python提供了兩種基本的方式。 產生器函數：也是用def來定義，利用關鍵字yield一次返回一個結果，阻塞，重新開始 產生器運算式：返回一個對象，這個對象只有在需要的時候才產生結果

下面詳細講解：

產生器函數

為什麼叫產生器函數。因為他隨著時間的推移產生了一個數值隊列。一般的函數在執行完畢之後會返回一個值然後退出，但是產生器函數會自動掛起，然後重新拾起繼續執行，他會利用yield關鍵字關起函數，給調用者返回一個值，同時保留了當前的足夠多的狀態，可以使函數繼續執行。產生器和迭代協議是密切相關的，可迭代的對象都有一個__next()__成員方法,這個方法要麼返回迭代的下一項，要麼引起異常結束迭代。
為了支援迭代協議，擁有yield語句的函數被編譯為產生器，這類函數被調用時返回一個產生器對象，返回的對象支援迭代介面，即成員方法__next()__繼續從中斷處執行執行。

看下面的例子：

# 計數器 def create_counter(n): print("create counter") while True: yield n print('increment n') n += 1 cnt = create_counter(2) print(cnt) print(next(cnt)) print(next(cnt)) print(next(cnt)) print(next(cnt)) # D:\Python\python\python-3.6.1\Python36-64\python.exe # <generator object create_counter at 0x0000000002271D00> # create counter # 2 # increment n # 3 # increment n # 4 # increment n # 5

分析一下這個例子： 在create_counter函數中出現了關鍵字yield，預示著這個函數每次只產生一個結果值，這個函數返回一個產生器（通過第一行輸出可以看出來），用來產生連續的n值 在創造產生器執行個體的時候，只需要像普通函數一樣調用就可以，但是這個調用卻不會執行這個函數，這個可以通過輸出看出來 next()函數將產生器對象作為自己的參數，在第一次調用的時候，他執行了create_counter()函數到yield語句，返回產生的值2 我們重複的調用next（）函數，每次他都會從上次被掛起的地方開始執行，直到再次遇到了yield關鍵字

為了更加深刻的理解，我們再舉一個例子。

# 立方 def cube(n): for i in range(n): yield i ** 3 print(cube(5)) print(next(cube(5))) print(next(cube(5))) print(next(cube(5))) print("for迴圈") for i in cube(5): print(i) # D:\Python\python\python-3.6.1\Python36-64\python.exe # <generator object cube at 0x0000000001FA1D00> # 0 # 0 # 0 # for迴圈 # 0 # 1 # 8 # 27 # 64

所以從理解函數的角度出發我們可以將yield類比為return，但是功能確實完全不同，在for迴圈中，會自動遵循迭代規則，每次調用next()函數，所以上面的結果不難理解。 產生器運算式：

產生器運算式來自於迭代和列表解析的組合，產生器運算式和列表解析類似，但是他使用圓括弧而不是方括弧括起來的。如下代碼：