Python中的生成器是如何工作的？

什么是python生成器

生成器是一种特殊的迭代器，它内部也有__iter__方法和__next__方法，在终止生成器的时候，还是会抛StopIteration异常以此来退出循环，只不过相比于迭代器，生成器还有特性会保存“中间值”，下次运行的时候，还会借助这个“中间值”来操作。生成器的关键字是yield，我们下面来写一个最简单的生成器。

#!/usr/bin/env python

def printNums():
    i = 0
    while i<10:
        yield i
        i = i + 1


def main():
    for i in printNums():
        print(i)

if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    main()

粗看代码，可能会觉着这个是个啥啊，为啥不直接用range来生成，偏偏要用yield，哎，不急，我们接着往下看为什么需要生成器，或者说，生成器解决了什么问题。

为什么需要python生成器

在说明这个问题之前，我们先来写一个需求，输出 0——10000000 以内的数据，而后运行查看导出内存运行截图。

调用python程序内存信息辅助说明

这里可以借助python的memory_profiler模块来检测程序内存的占用情况。

安装memory_profiler库:

pip3 install memory_profiler

使用方法很简单，在需要检测的函数或者是代码前添加@profile装饰器即可，例如:

@profile
def main():
    pass

生成.dat文件

mprof run

导出图示，可以使用

mprof plot --output=filename

python案例代码

以下2个程序，都是输出0—9999999之间的数据，不同的是，第一个程序是使用range而后给append进list中，第二个则是使用迭代器来生成该数据。

main.py程序

@profile
def main():
    data = list(range(10000000))
    for i in data:
        pass

if __name__ == '__main__':
    main()

main_2.py程序

def printNum():
    i = 0 
    while i < 10000000:
        yield i
        i = i + 1

@profile
def main():
    for i in printNum():
        pass

if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    main()

运行程序

代码也有了，就可以按照上述来运行一下程序，并且导出内存信息

运行后内存信息查看

main.py 运行内存图

main_2.py 运行内存图

如上2张对比图，当我们将数据叠加进列表，再输出的时候，占用内存接近400M，而使用迭代器来计算下一个值内存仅使用16M。

通过上述案例，我们应该知道为什么要使用生成器了吧。

python生成器原理

由于生成器表达式yield语句涉及到了python解释权内部机制，所以很难查看其源码，很难获取其原理，不过我们可以利用yield的暂停机制，来探寻一下生成器。

可以编写如下代码：

def testGenerator():
    print("进入生成器")
    yield "pdudo"
    print("第一次输出")
    yield "juejin"
    print("第二次输出")

def main():
    xx = testGenerator()
    print(next(xx))
    print(next(xx))

if __name__ == '__main__':
    main()

运行后效果如下

通过上述实例，再结合下面这段生成器的运行过程，会加深对生成器的感触。

当python遇到yield语句时，会记录当前函数的运行状态，并且暂停执行，将结果抛出。会持续等待下一次调用__next__方法，该方法调用后，会恢复函数的运行，直至下一个yield语句或者函数结束，执行到最后没有yield函数可执行的时候，会抛StopIteration来标志生成器的结束。

生成器表达式

在python中，生成器除了写在函数中，使用yield返回之外，还可以直接使用生成器表达式，额。。。可能很抽象，但是你看下面这段代码，你就明白了。

def printNums():
    for i in [1,2,3,4,5]:
        yield i

def main():
    for i in printNums():
        print(i)

    gener = (i for i in [1,2,3,4,5])
    for i in gener:
        print(i)

if __name__ == '__main__':
    main()

其中，代码(i for i in [1,2,3,4,5])就等同于printNums函数，其类型都是生成器，我们可以使用type打印出来看下。

改下代码，输出结果如下:

以上就是Python中的生成器是如何工作的？的详细内容，更多请关注其它相关文章！