關於Python生成器，如何使用？

自從PEP 255引入以來，生成器一直是Python的重要組成部分。

生成器函式允許您宣告一個行為類似於迭代器的函式。

它們允許程式設計師以快速、簡單和乾淨的方式建立迭代器。

你可能會問，什麼是迭代器？

迭代器是一個可以迭代（迴圈）的物件。它用於抽象資料容器，使其行為類似於可迭代物件。您可能已經每天使用一些可迭代物件：字串、列表和字典等等。

迭代器由實現迭代器協議的類定義。該協議在類中查詢兩種方法：__iter__和__next__。

為什麼你想要製作迭代器？

節省記憶體空間

迭代器在例項化時不會計算每個項的值。他們只在你要求時計算它。這被稱為惰性評估。

當您有一個非常大的資料集要進行計算時，延遲評估很有用。它允許您在計算整個資料集時立即開始使用資料。

假設我們想要得到所有小於最大值的質數。

我們首先定義檢查數字是否為素數的函式：

然後，我們定義將包含__iter__和__next__methods的迭代器類：

Primes以最大值例項化。如果下一個素數大於或等於max，則迭代器將引發StopIteration異常，結束迭代器。

當我們請求迭代器中的下一個元素時，它會將數字增加1並檢查它是否為素數。如果不是，它將呼叫__next__again直到數字為素數。一旦它是，迭代器返回數字。

通過使用迭代器，我們不會在記憶體中建立素數列表。相反，我們每次請求時都會生成下一個素數。

我們來試試吧：

Primes物件的每次迭代都會呼叫__next__來生成下一個素數。

迭代器只能迭代一次。如果您嘗試再次遍歷素數，則不會返回任何值。它將表現得像一個空列表。

現在我們知道迭代器是什麼以及如何製作迭代器，我們將繼續研究生成器。

生成器

回想一下，生成器函式允許我們以更簡單的方式建立迭代器。

生成器將yield語句引入Python。它有點像return，因為它返回一個值。

不同之處在於它儲存了函式的狀態。下次呼叫該函式時，執行將從它停止的位置繼續執行，其變數值與生成前相同。

如果我們將Primes迭代器轉換為生成器，它將如下所示：

現在這是相當pythonic！我們可以做得更好嗎？

是!我們可以使用PEP 289引入的Generator Expressions。

這是生成器的列表理解等價物。它的工作方式與列表推導完全相同，但表示式用（）而不是[]包圍。

以下表示式可以替換上面的生成器函式：

這是Python中生成器的美妙之處。

綜上所述...

生成器允許您以非常pythonic的方式建立迭代器。

迭代器允許延遲評估，僅在請求時生成可迭代物件的下一個元素。這對於非常大的資料集很有用。

迭代器和生成器只能迭代一次。

生成器函式優於迭代器。

Generator表示式優於迭代器（僅適用於簡單情況）。

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