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：
- 把函数的结果做生迭代器（以一种优雅的方式封装好__iter__,__next__）
- 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！
