列表推导式

[<表达式> for <变量> in <可迭代对象> if <逻辑条件>]

推导式基本语法,生成器

推导式基本语法,生成器


字典推导式

{<键值表达式>:<元素表达式> for <变量>  in <可迭代对象> if <逻辑条件>}

推导式基本语法,生成器


集合推导式

{<表达式> for <变量> in <可迭代对象> if <逻辑条件>}

推导式基本语法,生成器


生成器

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

推导式基本语法,生成器

如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值

推导式基本语法,生成器


生成器函数

比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:

推导式基本语法,生成器


仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了,这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:

推导式基本语法,生成器

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