Python生成器以及应用实例解析

本文研究的主要是Python生成器及其应用，具体如下。

一、定义

可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议（其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代对象

二、生成器的两种形式（Python有两种不同的方式提供生成器）

1.生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行

yield的功能：

1. 把函数的结果做生迭代器（以一种优雅的方式封装好__iter__,__next__）
2. 函数暂停与再继续运行的状态是由yield

def func():
  print('first')
  yield 11111111
  print('second')
  yield 2222222
  print('third')
  yield 33333333
  print('fourth')


g=func()
print(g)
from collections import Iterator
print(isinstance(g,Iterator)) #判断是否为迭代器对象

print(next(g))
print('======>')
print(next(g))
print('======>')
print(next(g))
print('======>')
print(next(g))

for i in g: #i=iter(g)
  print(i)

注：yield与return的比较？

• 相同：都有返回值的功能
• 不同：return只能返回一次值，而yield可以返回多次值

2.生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

g=('egg%s' %i for i in range(1000))
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
  # res=max((len(line) for line in f))
  res=max(len(line) for line in f)
  print(res)

print(max([1,2,3,4,5,6]))

with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
  g=(len(line) for line in f)
  print(max(g))
  print(max(g))
  print(max(g))

三、应用

# [{'name': 'apple', 'price': 333, 'count': 3}, ]文件内容
#通过生成器表达器完成对文件的读完跟操作
with open('db.txt',encoding='utf-8') as f:
  info=[{'name':line.split()[0],
   'price':float(line.split()[1]),
   'count':int(line.split()[2])} for line in f if float(line.split()[1]) >= 30000]
  print(info)

总结

以上就是本文关于Python生成器以及应用实例解析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

原文链接：https://www.cnblogs.com/liuxiaowei/p/7226531.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral