在 Python3 中，生成器表達(dá)式是一種語言結(jié)構(gòu)，它可以快速地創(chuàng)建一個可迭代對象。生成器表達(dá)式類似于列表推導(dǎo)式，但使用圓括號而不是方括號，并且返回的是一個生成器對象而不是一個列表。
在 Python3 中，生成器表達(dá)式有兩種類型：生成器函數(shù)和生成器表達(dá)式。
- 生成器函數(shù)：
生成器函數(shù)是一種特殊的函數(shù)，在函數(shù)中使用 yield 語句來生成一個值，然后暫停函數(shù)執(zhí)行并保留當(dāng)前狀態(tài)，等待下一次調(diào)用時繼續(xù)執(zhí)行。生成器函數(shù)的優(yōu)點是可以處理大量數(shù)據(jù)，因為它們只需要在內(nèi)存中保存一個值，而不是全部保存在內(nèi)存中。
例如，以下是一個生成器函數(shù)，它可以生成斐波那契數(shù)列中的前 n 個數(shù)字：
def fibonacci(n): a, b = 0, 1 for i in range(n): yield a a, b = b, a + b
xx=fibonacci（9）
print(xx)
- 生成器表達(dá)式：
生成器表達(dá)式是使用圓括號包圍的表達(dá)式，其中包含一個 for 循環(huán)和一個可選的 if 條件。生成器表達(dá)式可以用來生成一個序列，這個序列可以通過迭代訪問，但不必事先將所有元素保存在內(nèi)存中。
例如，以下生成器表達(dá)式可以生成一個包含從 1 到 10 的偶數(shù)的生成器對象：
gen = (i for i in range(1, 11) if i % 2 == 0)
注意事項：
- 生成器表達(dá)式可以節(jié)省內(nèi)存空間，但是如果需要多次使用生成器對象中的值，則需要將其轉(zhuǎn)換為列表或其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
- 如果生成器表達(dá)式中的代碼太長或復(fù)雜，則建議使用生成器函數(shù)來代替，以提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。
- 如果生成器表達(dá)式中的代碼有副作用（例如修改了全局變量），則可能會導(dǎo)致意外行為，應(yīng)該避免這種情況。
- 生成器表達(dá)式可以嵌套，但是應(yīng)該注意不要嵌套過深導(dǎo)致代碼難以理解。例如：
gen = ((i, j) for i in range(1, 4) for j in range(4, 7))
這個生成器表達(dá)式可以生成一個包含所有 (1,4) 到 (3,6) 的元組的生成器對象。
- 生成器表達(dá)式中的 for 循環(huán)可以有多個，每個循環(huán)可以使用一個 if 條件。例如：
gen = (i * j for i in range(1, 4) if i % 2 == 0 for j in range(4, 7) if j % 2 != 0)
這個生成器表達(dá)式可以生成一個包含所有偶數(shù) i 與奇數(shù) j 的乘積的生成器對象。
- 生成器表達(dá)式中的變量作用域只在生成器表達(dá)式內(nèi)部，不會泄露到外部。例如：
x = 10 gen = (x for x in range(1, 5)) print(list(gen)) # 輸出 [1, 2, 3, 4] print(x) # 輸出 10，說明 x 只在生成器表達(dá)式內(nèi)部存在，不會影響外部變量 x 的值。
- 生成器表達(dá)式可以和其他 Python 的內(nèi)置函數(shù)或模塊一起使用，例如 map、filter、itertools 等。例如：
import itertools # 使用 map 函數(shù)和生成器表達(dá)式生成一個列表，其中每個元素都是平方數(shù)。 lst = list(map(lambda x: x ** 2, (i for i in range(1, 5)))) print(lst) # 輸出 [1, 4, 9, 16] # 使用 itertools 模塊中的 zip_longest 函數(shù)和生成器表達(dá)式生成一個包含所有輸入迭代器的元組的列表。 lst = list(itertools.zip_longest((i for i in range(1, 5)), ('a', 'b', 'c'))) print(lst) # 輸出 [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, None)]
- 在使用生成器表達(dá)式時，應(yīng)該盡可能地使用惰性求值，即只生成需要的元素，并且在使用完之后立即釋放相應(yīng)的資源。這樣可以避免不必要的內(nèi)存占用和性能問題。
- 處理大型數(shù)據(jù)集，例如從文件或數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，并將其用作生成器表達(dá)式的輸入。這樣可以避免一次性加載所有數(shù)據(jù)，并且節(jié)省內(nèi)存空間。
with open('data.txt') as f: gen = (line.strip() for line in f if 'error' in line) for item in gen: print(item)
- 通過生成器表達(dá)式實現(xiàn)惰性求值，例如只有當(dāng)需要時才計算函數(shù)的值。這樣可以避免不必要的計算和內(nèi)存占用。
def expensive_function(n): print(f"Calculating {n}...") return n ** 2 gen = (expensive_function(i) for i in range(5)) print(list(gen)) # 輸出 Calculating 0... Calculating 1... Calculating 2... Calculating 3... Calculating 4... [0, 1, 4, 9, 16]
這個例子中，我們定義了一個函數(shù) expensive_function，并使用一個生成器表達(dá)式來生成一個包含前五個數(shù)字的平方的列表。在評估生成器表達(dá)式時，expensive_function 只有在需要計算平方時才被調(diào)用，這樣可以避免不必要的計算和內(nèi)存占用。
- 在多個迭代器之間生成元素，例如合并兩個排序列表并返回一個新的排序列表。
def merge_sorted(lst1, lst2): i, j = 0, 0 while i < len(lst1) and j < len(lst2): if lst1[i] <= lst2[j]: yield lst1[i] i += 1 else: yield lst2[j] j += 1 yield from lst1[i:] yield from lst2[j:] lst1 = [1, 3, 5, 7] lst2 = [2, 4, 6, 8] gen = merge_sorted(lst1, lst2) print(list(gen)) # 輸出 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
這個例子中，我們定義了一個 merge_sorted 函數(shù)來合并兩個排序列表，并返回一個新的排序列表。在函數(shù)中，我們使用一個生成器函數(shù)來生成所有排好序的元素，并在函數(shù)返回之前返回它們。這個方法可以在處理大型數(shù)據(jù)集時節(jié)省內(nèi)存空間，并且可以避免不必要的排序或其他操作。
- 用于過濾和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，例如將一個列表中的所有元素轉(zhuǎn)換為字符串并刪除其中的空格。
lst = [' hello ', ' world', '', 'python', ''] gen = (s.strip() for s in lst if s) print(list(gen)) # 輸出 ['hello', 'world', 'python']
這個例子中，我們使用一個生成器表達(dá)式來對列表中的所有元素進(jìn)行過濾和轉(zhuǎn)換。具體來說，我們首先使用 if 子句來過濾出所有不為空的字符串，然后使用 strip 方法來刪除每個字符串的前導(dǎo)和尾隨空格。最后，我們將經(jīng)過處理的字符串返回為一個生成器對象，并將其轉(zhuǎn)換為一個列表。
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生成器表達(dá)式可以與其他 Python 內(nèi)置函數(shù)（如 map 和 filter）和模塊（如 itertools）結(jié)合使用，以實現(xiàn)更高效和優(yōu)雅的代碼。
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在使用生成器表達(dá)式時，應(yīng)該盡可能地使用惰性求值，即只生成需要的元素，并在使用完之后立即釋放相應(yīng)的資源。這樣可以避免不必要的內(nèi)存占用和性能問題。
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如果生成器表達(dá)式中的代碼有副作用（例如修改了全局變量），則可能會導(dǎo)致意外行為，應(yīng)該避免這種情況。
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在編寫長的生成器表達(dá)式時，建議將其分解成多個簡單的表達(dá)式或生成器函數(shù)，以提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。
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在使用生成器表達(dá)式時，應(yīng)該學(xué)會使用列表推導(dǎo)式和普通的 for 循環(huán)來進(jìn)行比較，以選擇最適合特定任務(wù)的工具。
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最后，需要注意的是，生成器表達(dá)式雖然非常強(qiáng)大和方便，但也并非萬能的。在某些情況下，還是需要使用其他語言結(jié)構(gòu)或算法來解決問題。
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在使用生成器表達(dá)式時，應(yīng)該避免使用過多的嵌套循環(huán)和條件語句，以免代碼變得難以閱讀和維護(hù)。在這種情況下，建議考慮使用其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法。
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使用生成器表達(dá)式時，應(yīng)該盡可能地保持代碼簡單和易讀。這包括命名變量、注釋代碼和格式化輸出，以便其他人可以理解你的代碼。
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在使用生成器表達(dá)式時，需要注意一些性能問題。例如，在處理大型數(shù)據(jù)集時，可能需要考慮使用并行計算或其他優(yōu)化算法來提高效率。讓我們來看一個例子，說明生成器表達(dá)式和列表推導(dǎo)式之間的差異：
讓我們來看一個例子，說明生成器表達(dá)式和列表推導(dǎo)式之間的差異：
# 列表推導(dǎo)式 lst = [i ** 2 for i in range(1, 11)] print(lst) # 生成器表達(dá)式 gen = (i ** 2 for i in range(1, 11)) print(list(gen))
個例子中，我們首先使用列表推導(dǎo)式創(chuàng)建一個包含前 10 個數(shù)字的平方的列表。然后，我們使用一個生成器表達(dá)式來創(chuàng)建一個包含相同元素的生成器對象，并將其轉(zhuǎn)換為一個列表。
一般來說，列表推導(dǎo)式比起生成器表達(dá)式更加適合小型數(shù)據(jù)集，因為它們可以在內(nèi)存中完全構(gòu)建出一個列表，并且可以在需要時隨時進(jìn)行索引和修改。另一方面，生成器表達(dá)式更適合大型數(shù)據(jù)集，因為它們只返回必要的元素，而且可以逐個處理每個元素，從而節(jié)省內(nèi)存空間。
Python標(biāo)準(zhǔn)庫還提供了許多內(nèi)置函數(shù)和模塊，可以幫助我們更加方便地處理和操作生成器。
其中一個比較常見的內(nèi)置函數(shù)是next()函數(shù)。它用于從生成器中獲取下一個值，并將生成器的執(zhí)行狀態(tài)從上一次掛起的位置繼續(xù)向下執(zhí)行。
以下是一個使用next()函數(shù)打印斐波那契數(shù)列的示例：
def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b # 輸出前10項斐波那契數(shù)列 fib = fibonacci() for i in range(10): print(next(fib))
在這個示例中，使用一個無限循環(huán)的生成器函數(shù)來計算斐波那契數(shù)列。然后，通過調(diào)用next()函數(shù)逐一輸出數(shù)列的前10項。每次調(diào)用next()函數(shù)時，生成器函數(shù)會從上一次yield語句掛起的位置繼續(xù)執(zhí)行，直到下一個yield語句為止。
除了next()函數(shù)之外，Python標(biāo)準(zhǔn)庫還提供了一些其他有用的生成器相關(guān)函數(shù)和模塊，例如：
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itertools: 一個集合了許多有用的迭代器函數(shù)的模塊，如排列、組合、笛卡爾積等。 -
enumerate(): 返回一個由索引和元素組成的迭代器對象，常用于遍歷序列時獲取元素的索引。 -
filter(): 返回一個由滿足某個條件的元素組成的迭代器對象，常用于過濾序列中的元素。 -
map(): 對序列中的每個元素應(yīng)用一個函數(shù)，并返回一個由處理結(jié)果組成的迭代器對象。 -
zip(): 將多個序列打包為一個元組構(gòu)成的迭代器對象，常用于將多個列表或元組同時遍歷。
這些函數(shù)和模塊可以幫助我們更加方便地使用生成器，并讓我們的代碼變得更加簡潔和高效。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-431008.html
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