Python 淺探生成器Generator

類中同時包含有__iter__()方法和__next__()方法的都是生成器。

常見的有幾種

eg.1 生成器generator

lst = [1,2,3,4]

generator = (x for x in lst)

相比於用』』生成的陣列，這裡僅生成了generator，而資料則在需要的時候才生成，這在資料量較大時有明顯的記憶體消耗優勢。

eg.2 生成器方法generator function

lst = [1,2,3,4]

defgetgenerator
():for t in lst:
yield t
generator = getgenerator()

生成器的理念在於按需獲取，從而避免將資料一次性生成。可以通過next(generator)或者generator.__next__()來獲取生成的資料，需要注意的是獲取資料時如果超過了生成器擁有的資料量，將會丟擲乙個stopiteration的異常。

# 生成器

class
example
(object):
def__init__
(self):
self.m_lst = [
(1, '張三'),
(2, '李四'),
(3, '王五'),
(4, '趙六'),
]def
(self):
for t in self.m_lst:
yield t
def(self):
generator = (t for t in self.m_lst)
for t in generator:
print(t)
def(self, nbegin = 0):
def_enum
():            nidx = nbegin
while(true):
yield nidx
nidx += 1
return _enum().__next__
if __name__ == "__main__":
example = example()
# 應用一：生成器的基本使用
print(next(generator)) # (1, '張三')
print(next(generator)) # (2, '李四')
print(next(generator)) # (3, '王五')
print(next(generator)) # (4, '趙六')
# 應用二：遍歷
# 應用三：列舉
print(enum()) # 0
print(enum()) # 1
print(enum()) # 2
print(enum()) # 3

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