首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[python],共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

python函数式编程之生成器

在前面的学习过程中,我们知道,迭代器有两个好处: 一是不依赖索引的统一的迭代方法 二是惰性计算,节省内存 但是迭代器也有自己的显著的缺点,那就是 不如按照索引取值方便 一次性,只能向后取值,不能向前取值 所以我们还需要学习另外一种对象,那已经生成器 1.什么是生成器 如果一个函数体内部包含yield关键字,该函数就是生成器函数,执行该函数就得到一个生成器对象 2.得到生成器 先来看下面的代码 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g) 根据上面生成器的定义:函数体内部包含yield关键字,则该函数就是生成器函数,则上面的函数执行结果就是一个生成器对象 执行上面的代码,查看程序执行结果 <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> 可以看出:上面的函数执行的结果g就是一个生成器对象,上面的函数foo就是一个生成器函数 3.生成器的内置方法 修改上面的代码,调用dir方法查看生成器中包含的方法 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(dir(g)) 打印生成器内部的方法,可以看到打印的结果 ['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw'] 在这些结果中,可以看到有__iter__方法和__next__方法,由此可以判断出生成器的本质就是迭代器 ,生成器是迭代器的一种 4.判断生成器是否是迭代器 修改上面的代码 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() from collections import Iterable print(isinstance(g,Iterable)) 查看打印结果 True 上面的两个例子都可以证明:生成器的本质是迭代器,生成器就是迭代器的一种 5.生成器的 __iter__方法和__next__方法 既然生成器的本质是迭代器,那么调用生成器的 __iter__方法和__next__方法,得到的结果会是什么呢 修改上面的代码 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g) print(g.__iter__()) g.__next__() 程序执行结果 <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> first... 从上面的程序的执行结果可以看出:直接打印生成器g和调用生成器g.__iter__方法,得到的结果都是生成器对象g 在内存中的地址 调用g.__next__方法,实际上就是从生成器g中取出一个值,执行一次g.__next__方法,触发一次生成器的取值操作,这个过程在上面的代码中表现为foo函数的向下执行过程 从上面的程序的执行结果中可以看到,只执行了foo函数的第一个print函数,并没有执行第二个和第三个print函数。 通常对函数来说,函数开始执行以后直到return语句,函数才会停止执行 在这里执行一次g.__next__方法,foo函数中执行了一行代码,遇到yield就停止了,在这里yield好像起到了return的作用。 实际上,yield关键字的功能之一就是起到返回的作用 上面的程序执行遇到yield,本次g.__next__方法执行完毕。 在函数的执行过程中,如果函数的return语句有返回值,则函数的执行完成就得到return语句的返回值, 如果return没有定义返回值或者函数中没有定义return语句,则函数的执行结果默认为None 修改上面的代码,打印__next__方法的执行结果 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g.__next__()) 程序执行结果 first... None 可以看到,调用__next__方法时,yield后没接任何参数时,yield默认的返回值也是None 6.yield后面接返回值 那如果在yield关键字后接一个返回值,程序执行结果会是怎么样的呢 修改上面的代码,在yield关键字后接一个返回值,看程序的执行结果 def foo(): print("first...") yield 1 print("second...") yield 2 print("third...") g=foo() print(g.__next__()) 程序执行结果 first... 1 从上面的程序的执行结果可以看出,yield会把其后面接的数返回,作为__next__方法的执行结果 7.yield与return的不同点 在函数中,不管一个函数中定义了多少个return语句,函数在执行到第一个return语句的时候就会中止,其后面的语句将不会被继续执行 而对于yield来说,每调用一次__next__方法,程序会从开始向下执行,直到遇到yield语句,程序暂停,等到第二次调用__next__方法,程序会从上次暂停的地方继续向下执行,直到遇到下一个yield或者程序执行完成 在上面的例子里,是使用yield把函数foo变成一个生成器,执行foo函数时,并不会立即执行foo函数,而是先得到生成器g,当调用一次`g.__next__`方法时,函数foo开始向下执行,遇到yield时,程序暂停,当下一次调用`g.__next__`方法时,函数foo继续从上一次暂停的地方开始向下执行,直到遇到yield暂停 8.生成器的StopIteration 修改程序,多次调用__next__方法,查看程序的执行结果 def foo(): print("first...") yield print("second...") yield print("third...") g=foo() print(g) print(g.__iter__()) g.__next__() print('*'*30) g.__next__() print('#'*30) g.__next__() 程序执行结果 <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> <generator object foo at 0x0000000001DF2BF8> first... ****************************** second... ############################## third... Traceback (most recent call last): File "E:/py_code/test.py", line 28, in <module> g.__next__() StopIteration 从上面程序的执行结果可以看出,每调用一次生成器的__next__方法,会得到一个返回值,就相当于从迭代器中取一个值。 如果程序在执行过程中,没有得到返回值,这就说明迭代器的最后一个值已经被遍历完成了,所以此时再调用__next__方法,程序就会抛出异常 9.生成器的for循环遍历 在前面的学习中已经知道,生成器本质上就是一个迭代器。既然是迭代器,那么当然可以使用for循环来遍历生成器 修改上面的例子,使用for循环来遍历生成器 def foo(): print("first...") yield 1 print("second...") yield 2 print("third...") g=foo() for i in g: print(i) print("*"*30) 查看程序的执行结果 first... 1 ****************************** second... 2 ****************************** third... 在上面的例子里,每执行一次for循环,就相当于是执行一次g.__next__方法,yield会返回其后所接的数字,所以for循环前两次的执行结果都是print函数和yield后接的数字 for循环执行到第三次的时候,执行完print函数,程序会抛出StopIteration异常,但是StopIteration的异常会被for循环捕捉到,所以for循环执行第三次只执行了print语句 10.总结: yield关键字的功能: 与return的功能类似,都可以返回值,但不一样的地方在于一个函数中可以多次调用yield来返回值 为函数封装好了`__iter__方法`和`__next__方法`,把函数的执行结果变成了迭代器 `遵循迭代器的取值方式(obj.__next__())`,触发的函数的执行,函数暂停与再继续都由yield保存 11.示例:使用yield模拟linux中的命令:tail -f | grep 'error' | grep '404' 代码如下: import time def tail(file_path, encoding='utf-8'): with open(file_path, encoding=encoding) as f: f.seek(0, 2) while True: line = f.readline() if line: yield line else: time.sleep(0.5) def grep(lines, pattern): for line in lines: if pattern in line: yield line g1 = tail('a.txt') g2 = grep(g1, 'error') g3 = grep(g2, '404') for i in g3: print(i)

资源下载

更多资源
腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

用户登录
用户注册