Was sind Generatoren in Python? Wofür werden Generatoren verwendet?

Im folgenden Artikel erfahren wir, was ein Generator in Python ist. Erfahren Sie, was ein Python-Generator ist und welche Rolle ein Generator bei der Python-Programmierung spielen kann.

Was ist ein Python-Generator?

Mit der Listengenerierung können wir direkt eine Liste erstellen. Aufgrund von Speicherbeschränkungen ist die Listenkapazität jedoch definitiv begrenzt. Darüber hinaus nimmt die Erstellung einer Liste mit 1 Million Elementen nicht nur viel Speicherplatz in Anspruch, sondern wenn wir nur auf die ersten paar Elemente zugreifen müssen, wird der von den meisten nachfolgenden Elementen belegte Platz verschwendet.

Wenn also die Listenelemente nach einem bestimmten Algorithmus berechnet werden können, können wir dann während der Schleife kontinuierlich nachfolgende Elemente berechnen? Auf diese Weise müssen Sie keine vollständige Liste erstellen und sparen viel Platz. In Python wird dieser Mechanismus zum gleichzeitigen Schleifen und Berechnen als Generator bezeichnet: Generator.

Um einen Generator zu erstellen, gibt es viele Möglichkeiten. Die erste Methode ist sehr einfach. Ändern Sie einfach das [] einer Listengenerierung in (), um einen Generator zu erstellen:

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

Nachdem wir einen Generator erstellt haben, verwenden wir eine for-Schleife zum Iterieren darüber hinweg und müssen sich keine Sorgen über StopIteration-Fehler machen.

Generator ist sehr leistungsstark. Wenn der Berechnungsalgorithmus relativ komplex ist und nicht über eine for-Schleife ähnlich der Listengenerierung implementiert werden kann, kann er auch über eine Funktion implementiert werden.

Zum Beispiel kann in der berühmten Fibonacci-Folge mit Ausnahme der ersten und zweiten Zahl jede Zahl durch Addition der ersten beiden Zahlen erhalten werden:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return &#39;done&#39;

Beachten Sie, dass die Zuweisungsanweisung:

a, b = b, a + b

ist äquivalent zu:

t = (b, a + b) # t是一个tuplea = t[0]b = t[1]

, kann aber zugewiesen werden, ohne die temporäre Variable t explizit auszuschreiben.

Die obige Funktion kann die ersten N Zahlen der Fibonacci-Folge ausgeben:

>>> fib(6)112358'done'

Wenn Sie genau hinschauen, können Sie erkennen, dass die Fib-Funktion tatsächlich die Berechnung der Fibonacci-Folge definiert, mit der begonnen werden kann das erste Element und berechnet alle nachfolgenden Elemente. Diese Logik ist tatsächlich dem Generator sehr ähnlich.

Mit anderen Worten, die obige Funktion ist nur einen Schritt vom Generator entfernt. Um die fib-Funktion in einen Generator umzuwandeln, ändern Sie einfach print(b) in b:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return &#39;done&#39;

Dies ist eine weitere Möglichkeit, einen Generator zu definieren. Wenn eine Funktionsdefinition das Schlüsselwort yield enthält, ist die Funktion keine gewöhnliche Funktion mehr, sondern ein Generator:

>>> f = fib(6)
>>> f<generator object fib at 0x104feaaa0>

Hier ist es am schwierigsten zu verstehen, dass der Ausführungsablauf von Generator und Funktion unterschiedlich ist. Funktionen werden nacheinander ausgeführt und kehren zurück, wenn sie auf eine Return-Anweisung oder die letzte Zeile von Funktionsanweisungen stoßen. Die Funktion, die zum Generator wird, wird jedes Mal ausgeführt, wenn next() aufgerufen wird, kehrt zurück, wenn eine Yield-Anweisung auftritt, und setzt die Ausführung ab der Yield-Anweisung fort, die beim letzten Mal zurückgegeben wurde, wenn sie erneut ausgeführt wird.

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