Python生成器yield原理及常见方法是什么
Admin 2022-08-11 群英技术资讯 796 次浏览
今天这篇我们来学习和了解“Python生成器yield原理及常见方法是什么”,下文的讲解详细,步骤过程清晰,对大家进一步学习和理解“Python生成器yield原理及常见方法是什么”有一定的帮助。有这方面学习需要的朋友就继续往下看吧!当我们遇到一个列表[1,2,3,4,5,6]需要进行遍历时,我们可以使用如下方法:
同时,我们也可以创建个性化的迭代器对象、构造生成器函数等等。
Python中迭代器协议主要用到了两个魔法方法:__iter__(),__next__()
__iter__() 方法创建一个具有__next__()方法的迭代器对象__next__() 方法返回下一个迭代器对象Python中只具有迭代操作的生成器,也是属于迭代器的。在Python中,我们可以使用yield的函数来实现生成器。
本期,我们将详细介绍生成器相关原理和用法,Let's go~~~
首先我们需要认识一生成器(generator),从字面意思上理解,循环计算的操作方式。在Python中,提供一种可以边循环边计算的机制。
生成器是解决使用序列存储大量数据时,内存消耗大的问题。我们可以根据存储数据的某些规律,演算为算法,在循环过程中通过计算得到,这样可以不用创建完整序列,从而大大节省占用空间。
yield 是实现生成器方法之一,当函数使用yield方法,则该函数就成为了一个生成器。调用该函数,就等于创建了一个生成器对象。
一个生成器,主要是通过循环反复调用next()方法,直到捕获异常。
具有 yield方法的函数也是一个生成器,创建如下栗子:
def test(n):
print("starting...")
while True:
res = yield n
print ("res:",res)
g = test(5)
print(next(g))
print("######")
print(next(g))

我们可以看到输出的打印日志:
当我们需要对生成器里的元素进行赋值时,我们可以调用.send()方法:

因此,带yield的函数具体内部执行操作为:
生成器是可迭代的,每一次只可读一次。因此常常与for循环一起组合使用。
我们通常可以使用带有yield的函数来创建生成器来替代包含大量数据的序列。
import sys
def test(n):
print("start")
while n > 0:
yield n
n-=1
print("end")
a = [x for x in range(1000)]
b= test(1000)
print("a内存大小:",sys.getsizeof(a))
print("b内存大小:",sys.getsizeof(b))

本期,我们主要对生成器及关键字yield的相关细节点进行学习。生成器是迭代器的一中,只用来迭代操作。生成器内部主要是调用next()方法或send()方法来访问下一个迭代器对象。我们可以定义带有yield关键字的函数来实现生成器,yield相当于return作用,但是可以支持传参。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
我们知道视图是 MTV 设计模式中的 V 层,它是实现业务逻辑的关键层,因此视图是需要掌握的。为了让大家更了解视图,这篇文章就给大家分享Django视图函数的使用,感兴趣的朋友就继续往下看吧。
这篇文章主要为大家介绍了python实现GATK多线程加速示例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
这篇文章给大家分享的是有关python描述符的内容,描述符是Python中比较基础的内容,大家是需要掌握的,下文会给大家具体介绍描述符定义、描述符的种类和优先级和应用等等,感兴趣的朋友可以参考参考。
Python内置函数-super()函数。super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。
内容介绍time模块time.sleep()time.time()time.localtime()time.strftime()datetime()random模块random.random()ran
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008