生成器和列表解析總結及測試

一邊迴圈一邊計算的機制，稱之為生成器generator；生成器的建立具有兩種方式：

1、第一種是直接使用生成器表示式，也就是將列表解析的中括號修改為圓括號即可

2、第二種是在乙個函式的定義中包含yield關鍵字，那麼這個函式也就是乙個生成器

生成器是特定的函式，允許返回乙個值，然後暫停**的執行，稍後回覆，在使用生成器的時候，記憶體可以使用更友好的結構，如下：

>>> sum(len(word) for line in open('kel.log') for word in line.split()) #注意在使用的時候先新建乙個檔案為kel.log
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生成器表示式就像是乙個懶惰的列表解析，只有在迴圈的時候，才會真正的去進行計算，從而比較節省記憶體。

[root@python 49]# cat getlongest.py  #寫的乙個指令碼，直接執行即可，在這裡使用的是生成器表示式來返回乙個檔案中最長的行數
#!/usr/bin/env python
'''this is get the file longest line
'''lo = max((len(line) for line in open('kel.log') ))
print lo
[root@python 49]# cat kel.log  #檔名稱為kel.log，檔案內容如下所示
this is the test file of the generator
this is anoter line
linie
there is a lone line in the last line,for the generator

以上表示是直接使用生成器表示式來生成乙個生成器generator。

python的生成器：生成器就是乙個具有yield語句的函式，乙個函式或者子程式只返回一次，生成器能暫停執行並返回乙個中間結果，這也就是yield關鍵字的作用。

做了乙個測試，分別使用列表解析的方式和生成器的方式來測試執行時間和使用的記憶體情況：

import time
start_time = time.time()
lo = max((len(line) for line in open('kel.log') )) #使用列表解析
print lo
end_time = time.time()
print end_time-start_time #列印程式執行的時間

測試結果如下：

[root@python 49]# du -sh

1.1g .

[root@python 49]# python getlongest.py #使用的記憶體大概為900多m，基本將所有的資料都儲存在cache當中

4799.72497296333 #使用的時間單位為妙

使用列表解析來進行測試：

start_time = time.time()
lo = max([len(line) for line in open('kel.log') ]) #使用列表解析來直接生成乙個列表
print lo
end_time = time.time()
print end_time-start_time

測試結果如下：

[root@python 49]# python getlongest.py #使用的記憶體也差不多也是900多m

47910.0769059658#使用時間為秒

占用記憶體情況如下：

[root@python ~]# vmstat 1 -s m 3

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----

r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st

0 0 0 196 0 730 0 0 50 6 13 8 0 0 100 0 0

0 0 0 196 0 730 0 0 0 0 18 7 0 0 100 0 0

0 0 0 196 0 730 0 0 8 0 26 28 0 0 97 3 0

可以看倒memory中的記憶體數量大量減少，然後cache中占用的數量變大，在進行清除快取的時候，使用命令如下：

[root@python ~]# echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches  #表示僅清除頁面快取，pagecache

從以上可以看到，無論是列表解析還是生成器表示式都會將所有的資料匯入到記憶體中。。。說好的生成器表示式節省記憶體呢？？？乙個生成器的函式的例子如下，使用了yield關鍵字的函式為生成器generator：

#!/usr/bin/env python
def counter(start_at=0):
count = start_at
while true:
val = (yield count)
if val is not none:
count = val
else:
count += 1

使用的時候如下：

count = counter()
print count.next()
print count.next()
count.send(9)
print count.next()
print count.next()
count.close()

在其中send方法表示進行重置生成器，而close方法是關閉生成器，在此呼叫next方法的時候會出現stopiteration的異常

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