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      深入理解 Python 中的生成器

       霸王龍勇士 2016-05-22

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      來源:伯樂在線 - Jesson

      鏈接:http://python./81911/

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      生成器(generator)概念


      生成器不會把結(jié)果保存在一個系列中,而是保存生成器的狀態(tài),在每次進(jìn)行迭代時返回一個值,直到遇到StopIteration異常結(jié)束。


      生成器語法


      生成器表達(dá)式: 通列表解析語法,只不過把列表解析的[]換成()

      生成器表達(dá)式能做的事情列表解析基本都能處理,只不過在需要處理的序列比較大時,列表解析比較費內(nèi)存。


      >>> gen = (x**2 for x in range(5))

      >>> gen

      generator object genexpr> at 0x0000000002FB7B40>

      >>> for g in gen:

      ...   print(g, end='-')

      ...

      0-1-4-9-16-

      >>> for x in [0,1,2,3,4,5]:

      ...   print(x, end='-')

      ...

      0-1-2-3-4-5-


      生成器函數(shù): 在函數(shù)中如果出現(xiàn)了yield關(guān)鍵字,那么該函數(shù)就不再是普通函數(shù),而是生成器函數(shù)。


      但是生成器函數(shù)可以生產(chǎn)一個無線的序列,這樣列表根本沒有辦法進(jìn)行處理。


      yield 的作用就是把一個函數(shù)變成一個 generator,帶有 yield 的函數(shù)不再是一個普通函數(shù),Python 解釋器會將其視為一個 generator。


      下面為一個可以無窮生產(chǎn)奇數(shù)的生成器函數(shù)。


      def odd():

          n=1

          while True:

              yield n

              n+=2

      odd_num = odd()

      count = 0

      for o in odd_num:

          if count >=5: break

          print(o)

          count +=1


      當(dāng)然通過手動編寫迭代器可以實現(xiàn)類似的效果,只不過生成器更加直觀易懂


      class Iter:

          def __init__(self):

              self.start=-1

          def __iter__(self):

              return self

          def __next__(self):

              self.start +=2

              return self.start

      I = Iter()

      for count in range(5):

          print(next(I))


      題外話: 生成器是包含有__iter__()和__next__()方法的,所以可以直接使用for來迭代,而沒有包含StopIteration的自編Iter來只能通過手動循環(huán)來迭代。


      >>> from collections import Iterable

      >>> from collections import Iterator

      >>> isinstance(odd_num, Iterable)

      True

      >>> isinstance(odd_num, Iterator)

      True

      >>> iter(odd_num) is odd_num

      True

      >>> help(odd_num)

      Help on generator object:

       

      odd = class generator(object)

      |  Methods defined here:

      |

      |  __iter__(self, /)

      |      Implement iter(self).

      |

      |  __next__(self, /)

      |      Implement next(self).

      ......


      看到上面的結(jié)果,現(xiàn)在你可以很有信心的按照Iterator的方式進(jìn)行循環(huán)了吧!


      在 for 循環(huán)執(zhí)行時,每次循環(huán)都會執(zhí)行 fab 函數(shù)內(nèi)部的代碼,執(zhí)行到 yield b 時,fab 函數(shù)就返回一個迭代值,下次迭代時,代碼從 yield b 的下一條語句繼續(xù)執(zhí)行,而函數(shù)的本地變量看起來和上次中斷執(zhí)行前是完全一樣的,于是函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行,直到再次遇到 yield??雌饋砭秃孟褚粋€函數(shù)在正常執(zhí)行的過程中被 yield 中斷了數(shù)次,每次中斷都會通過 yield 返回當(dāng)前的迭代值。


      yield 與 return


      在一個生成器中,如果沒有return,則默認(rèn)執(zhí)行到函數(shù)完畢時返回StopIteration;


      >>> def g1():

      ...     yield 1

      ...

      >>> g=g1()

      >>> next(g)    #第一次調(diào)用next(g)時,會在執(zhí)行完yield語句后掛起,所以此時程序并沒有執(zhí)行結(jié)束。

      1

      >>> next(g)    #程序試圖從yield語句的下一條語句開始執(zhí)行,發(fā)現(xiàn)已經(jīng)到了結(jié)尾,所以拋出StopIteration異常。

      Traceback (most recent call last):

        File '', line 1, in module>

      StopIteration

      >>>


      如果在執(zhí)行過程中 return,則直接拋出 StopIteration 終止迭代。


      >>> def g2():

      ...     yield 'a'

      ...     return

      ...     yield 'b'

      ...

      >>> g=g2()

      >>> next(g)    #程序停留在執(zhí)行完yield 'a'語句后的位置。

      'a'

      >>> next(g)    #程序發(fā)現(xiàn)下一條語句是return,所以拋出StopIteration異常,這樣yield 'b'語句永遠(yuǎn)也不會執(zhí)行。

      Traceback (most recent call last):

        File '', line 1, in module>

      StopIteration


      如果在return后返回一個值,那么這個值為StopIteration異常的說明,不是程序的返回值。


      生成器沒有辦法使用return來返回值。


      >>> def g3():

      ...     yield 'hello'

      ...     return 'world'

      ...

      >>> g=g3()

      >>> next(g)

      'hello'

      >>> next(g)

      Traceback (most recent call last):

        File '', line 1, in module>

      StopIteration: world


      生成器支持的方法


      >>> help(odd_num)

      Help on generator object:

       

      odd = class generator(object)

      |  Methods defined here:

      ......

      |  close(...)

      |      close() -> raise GeneratorExit inside generator.

      |

      |  send(...)

      |      send(arg) -> send 'arg' into generator,

      |      return next yielded value or raise StopIteration.

      |

      |  throw(...)

      |      throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,

      |      return next yielded value or raise StopIteration.

      ......


      close()


      手動關(guān)閉生成器函數(shù),后面的調(diào)用會直接返回StopIteration異常。


      >>> def g4():

      ...     yield 1

      ...     yield 2

      ...     yield 3

      ...

      >>> g=g4()

      >>> next(g)

      1

      >>> g.close()

      >>> next(g)    #關(guān)閉后,yield 2和yield 3語句將不再起作用

      Traceback (most recent call last):

        File '', line 1, in module>

      StopIteration


       send()


      生成器函數(shù)最大的特點是可以接受外部傳入的一個變量,并根據(jù)變量內(nèi)容計算結(jié)果后返回。

      這是生成器函數(shù)最難理解的地方,也是最重要的地方,實現(xiàn)后面我會講到的協(xié)程就全靠它了。


      def gen():

          value=0

          while True:

              receive=yield value

              if receive=='e':

                  break

              value = 'got: %s' % receive

       

      g=gen()

      print(g.send(None))    

      print(g.send('aaa'))

      print(g.send(3))

      print(g.send('e'))


      執(zhí)行流程:


      1. 通過g.send(None)或者next(g)可以啟動生成器函數(shù),并執(zhí)行到第一個yield語句結(jié)束的位置。此時,執(zhí)行完了yield語句,但是沒有給receive賦值。yield value會輸出初始值0注意:在啟動生成器函數(shù)時只能send(None),如果試圖輸入其它的值都會得到錯誤提示信息。

      2. 通過g.send(‘a(chǎn)aa’),會傳入aaa,并賦值給receive,然后計算出value的值,并回到while頭部,執(zhí)行yield value語句有停止。此時yield value會輸出”got: aaa”,然后掛起。

      3. 通過g.send(3),會重復(fù)第2步,最后輸出結(jié)果為”got: 3″

      4. 當(dāng)我們g.send(‘e’)時,程序會執(zhí)行break然后推出循環(huán),最后整個函數(shù)執(zhí)行完畢,所以會得到StopIteration異常。


      最后的執(zhí)行結(jié)果如下:


      0

      got: aaa

      got: 3

      Traceback (most recent call last):

      File 'h.py', line 14, in module>

        print(g.send('e'))

      StopIteration


      throw()


      用來向生成器函數(shù)送入一個異常,可以結(jié)束系統(tǒng)定義的異常,或者自定義的異常。

      throw()后直接跑出異常并結(jié)束程序,或者消耗掉一個yield,或者在沒有下一個yield的時候直接進(jìn)行到程序的結(jié)尾。


      def gen():

          while True:

              try:

                  yield 'normal value'

                  yield 'normal value 2'

                  print('here')

              except ValueError:

                  print('we got ValueError here')

              except TypeError:

                  break

       

      g=gen()

      print(next(g))

      print(g.throw(ValueError))

      print(next(g))

      print(g.throw(TypeError))


      輸出結(jié)果為:


      normal value

      we got ValueError here

      normal value

      normal value 2

      Traceback (most recent call last):

        File 'h.py', line 15, in module>

          print(g.throw(TypeError))

      StopIteration


      解釋:


      1. print(next(g)):會輸出normal value,并停留在yield ‘normal value 2’之前。

      2. 由于執(zhí)行了g.throw(ValueError),所以會跳過所有后續(xù)的try語句,也就是說yield ‘normal value 2’不會被執(zhí)行,然后進(jìn)入到except語句,打印出we got ValueError here。然后再次進(jìn)入到while語句部分,消耗一個yield,所以會輸出normal value。

      3. print(next(g)),會執(zhí)行yield ‘normal value 2’語句,并停留在執(zhí)行完該語句后的位置。

      4. g.throw(TypeError):會跳出try語句,從而print(‘here’)不會被執(zhí)行,然后執(zhí)行break語句,跳出while循環(huán),然后到達(dá)程序結(jié)尾,所以跑出StopIteration異常。


      下面給出一個綜合例子,用來把一個多維列表展開,或者說扁平化多維列表)


      def flatten(nested):

       

          try:

              #如果是字符串,那么手動拋出TypeError。

              if isinstance(nested, str):

                  raise TypeError

              for sublist in nested:

                  #yield flatten(sublist)

                  for element in flatten(sublist):

                      #yield element

                      print('got:', element)

          except TypeError:

              #print('here')

              yield nested

       

      L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]

      for num in flatten(L):

          print(num)


      如果理解起來有點困難,那么把print語句的注釋打開在進(jìn)行查看就比較明了了。


      總結(jié)


      1. 按照鴨子模型理論,生成器就是一種迭代器,可以使用for進(jìn)行迭代。

      2. 第一次執(zhí)行next(generator)時,會執(zhí)行完yield語句后程序進(jìn)行掛起,所有的參數(shù)和狀態(tài)會進(jìn)行保存。再一次執(zhí)行next(generator)時,會從掛起的狀態(tài)開始往后執(zhí)行。在遇到程序的結(jié)尾或者遇到StopIteration時,循環(huán)結(jié)束。

      3. 可以通過generator.send(arg)來傳入?yún)?shù),這是協(xié)程模型。

      4. 可以通過generator.throw(exception)來傳入一個異常。throw語句會消耗掉一個yield??梢酝ㄟ^generator.close()來手動關(guān)閉生成器。

      5. next()等價于send(None)


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