Python 生成器以及應用

一、定義

可以理解為一種數據類型，這種數據類型自動實現了迭代器協議（其他的數據類型需要調用自己內置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代對象

二、生成器的兩種形式（Python有兩種不同的方式提供生成器）

1.生成器函數：常規函數定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在每個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次重它離開的地方繼續執行

　　yield的功能：
　　　　1 把函數的結果做生迭代器（以一種優雅的方式封裝好__iter__,__next__）
　　　　2 函數暫停與再繼續運行的狀態是由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)) #判斷是否為迭代器對象

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與return的比較？
　　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.生成器表達式：類似於列表推導，但是，生成器返回按需產生結果的一個對象，而不是一次構建一個結果列表

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、應用

# [{'name': 'apple', 'price': 333, 'count': 3}, ]文件內容
#通過生成器表達器完成對文件的讀完跟操作
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)