本文实例讲述了python中Genarator函数用法。分享给大家供大家参考。具体如下:
Generator函数的定义与普通函数的定义没有什么区别,只是在函数体内使用yield生成数据项即可。Generator函数可以被for循环遍历,而且可以通过next()方法获得yield生成的数据项。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
def func(n):
for i in range (n):
yield i
for i in func( 3 ):
print i
r = func( 3 )
print r. next ()
print r. next ()
print r. next ()
print r. next ()
|
运行结果如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
0
1
2
0
1
2
Traceback (most recent call last):
File "generator.py" , line 10 , in <module>
print r. next ()
StopIteration
|
yield保留字与return 语句的返回值和执行原理都不相同。yield生成值并不会中止程序的执行,返回值后程序继续往后执行。return 返回值后,程序将中止执行。
Generator函数一次只返回一个数据项,占用更少的内存。每次生成数据都要记录当前的状态,便于下一次生成数据。
当程序需要较高的性能或一次只需要一个值进行处理时,使用generator函数。当需要获取一次性一组元素的值时,使用序列。
函数里只要有了yield,这个函数就会被编译成一个generator 函数。generator函数object支持python iterator protocol。 每次调用这个对象的next,generator函数就执行到yield,获取到yield生成的值。如果函数返回,就抛出一个异常。这里有个概念就是generator 函数使用yield生成一个值,而不是返回一个值。生成之后函数还没结束,返回了函数就结束了。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
>>> x = gensquares( 5 )
>>> print x
<generator object at 0x00B72D78 >
>>> print x. next ()
0
>>> print x. next ()
1
>>> print x. next ()
4
>>> print x. next ()
9
>>> print x. next ()
16
>>> print x. next ()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>" , line 1 , in ?
StopIteration
>>>
|
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。