Python中的生成器是如何工作的?

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2023-05-01 来源:互联网

什么是python生成器

生成器是一种特殊的迭代器,它内部也有__iter__方法和__next__方法,在终止生成器的时候,还是会抛StopIteration异常以此来退出循环,只不过相比于迭代器,生成器还有特性会保存“中间值”,下次运行的时候,还会借助这个“中间值”来操作。生成器的关键字是yield,我们下面来写一个最简单的生成器。

#!/usr/bin/env python

def printNums():
    i = 0
    while i<10:
        yield i
        i = i + 1


def main():
    for i in printNums():
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    main()
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粗看代码,可能会觉着这个是个啥啊,为啥不直接用range来生成,偏偏要用yield,哎,不急,我们接着往下看为什么需要生成器,或者说,生成器解决了什么问题。

为什么需要python生成器

在说明这个问题之前,我们先来写一个需求,输出 0&mdash;&mdash;10000000 以内的数据,而后运行查看导出内存运行截图。

调用python程序内存信息辅助说明

这里可以借助pythonmemory_profiler模块来检测程序内存的占用情况。

安装memory_profiler库:

pip3 install memory_profiler
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使用方法很简单,在需要检测的函数或者是代码前添加@profile装饰器即可,例如:

@profile
def main():
    pass
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生成.dat文件

mprof run <executable>

导出图示,可以使用

mprof plot --output=filename

python案例代码

以下2个程序,都是输出0&mdash;9999999之间的数据,不同的是,第一个程序是使用range而后给appendlist中,第二个则是使用迭代器来生成该数据。

main.py程序

@profile
def main():
    data = list(range(10000000))
    for i in data:
        pass

if __name__ == '__main__':
    main()
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main_2.py程序

def printNum():
    i = 0 
    while i < 10000000:
        yield i
        i = i + 1

@profile
def main():
    for i in printNum():
        pass

if __name__ == '__main__':
    main()
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运行程序

代码也有了,就可以按照上述来运行一下程序,并且导出内存信息

Python中的生成器原理是什么

运行后内存信息查看

main.py 运行内存图

Python中的生成器原理是什么

main_2.py 运行内存图

Python中的生成器原理是什么

如上2张对比图,当我们将数据叠加进列表,再输出的时候,占用内存接近400M,而使用迭代器来计算下一个值内存仅使用16M。

通过上述案例,我们应该知道为什么要使用生成器了吧。

python生成器原理

由于生成器表达式yield语句涉及到了python解释权内部机制,所以很难查看其源码,很难获取其原理,不过我们可以利用yield的暂停机制,来探寻一下生成器。

可以编写如下代码:

def testGenerator():
    print("进入生成器")
    yield "pdudo"
    print("第一次输出")
    yield "juejin"
    print("第二次输出")

def main():
    xx = testGenerator()
    print(next(xx))
    print(next(xx))

if __name__ == '__main__':
    main()
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运行后效果如下

Python中的生成器原理是什么

通过上述实例,再结合下面这段生成器的运行过程,会加深对生成器的感触。

python遇到yield语句时,会记录当前函数的运行状态,并且暂停执行,将结果抛出。会持续等待下一次调用__next__方法,该方法调用后,会恢复函数的运行,直至下一个yield语句或者函数结束,执行到最后没有yield函数可执行的时候,会抛StopIteration来标志生成器的结束。

生成器表达式

python中,生成器除了写在函数中,使用yield返回之外,还可以直接使用生成器表达式,额。。。可能很抽象,但是你看下面这段代码,你就明白了。

def printNums():
    for i in [1,2,3,4,5]:
        yield i

def main():
    for i in printNums():
        print(i)

    gener = (i for i in [1,2,3,4,5])
    for i in gener:
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    main()
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其中,代码(i for i in [1,2,3,4,5])就等同于printNums函数,其类型都是生成器,我们可以使用type打印出来看下。

改下代码,输出结果如下:

Python中的生成器原理是什么

以上就是Python中的生成器是如何工作的?的详细内容,更多请关注海外IDC网其它相关文章!

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