python中Genarator函数用法分析

Python中Generator函数用法分析

Generator函数是Python中非常强大的一种类型，可以帮助我们生成一个可迭代的对象，它的特殊之处在于只有在处理到每个元素时才会生成该元素，而不是将整个列表一次性生成。Generator函数具有惰性求值的特点，可以大幅减少内存的消耗，并且在处理大型数据时非常适用。

基本语法

在Python中，使用yield语句就可以定义一个Generator函数，比如下面的例子：

def myGenerator():
    for i in range(10):
        yield i*i

上面的代码中，我们使用yield语句定义了一个可以生成0到9的平方的Generator函数，调用该函数可以得到一个可迭代的对象。使用该函数的方法非常简单，只需要使用for语句依次处理每个元素，就可以生成完整的列表。

Generator函数的优点

Generator函数具有以下几个优点：

1. 节省内存

Generator函数可以生成一个可迭代的对象，每个元素只有当其被使用时才会被生成。这样就避免了一次性生成整个列表的开销，大大节省了内存的消耗。

2. 更好的适应大型数据

当处理大型数据时，使用Generator函数可以避免内存不够用的问题，并且可以减少数据处理时间，提高程序的效率。

示例一：斐波那契数列

下面是一个用Generator函数实现的斐波那契数列的例子，可以生成一个斐波那契数列的可迭代对象：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        yield a
        a, b = b, a+b

调用该函数的方法非常简单，只需要使用for语句依次处理每个元素，就可以生成斐波那契数列前n项的列表：

for i in fibonacci(10):
    print(i)

输出结果为：

0
1
1
2
3
5
8

示例二：无限生成器

Generator函数还可以生成无限长的可迭代对象，比如下面的例子可以生成一个无限长的序列：

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

调用该函数的方法非常简单，只需要使用for语句依次处理每个元素，就可以生成一个无限长序列：

for i in infinite_sequence():
    if i > 10:
        break
    print(i)

输出结果为：

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

总结

Generator函数在Python中非常常用，它可以帮助我们生成一个可迭代的对象，大大节省了内存的消耗，并且在处理大型数据时非常适用。要记住的是，Generator函数是惰性求值的，只有在处理到每个元素时才会生成该元素，这样就可以避免一次性生成整个列表的开销。在实际开发中，我们可以根据需要自行编写Generator函数，让程序变得更加高效。