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python函数式生成器的简单介绍( 三 )

IT技术协议


sum(x ** 2 for x in xrange(4))
而不用多此一举的先构造一个列表：
sum([x ** 2 for x in xrange(4)])
2.3 再看生成器
前面已经对生成器有了感性的认识 ， 我们以生成器函数为例 ， 再来深入探讨一下Python的生成器：
1. 语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的 。它们都是使用def语句进行定义，差别在
于，生成器使用yield语句返回一个值 ， 而常规函数使用return语句返回一个值
2. 自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for
循环 ， sum函数） 。由于生成器自动实现了迭代器协议 ， 所以 ， 我们可以调用它的next方法，并且 ， 
在没有值可以返回的时候，生成器自动产生StopIteration异常
3. 状态挂起：生成器使用yield语句返回一个值 。yield语句挂起该生成器函数的状态 ， 保留足够的信息，
以便之后从它离开的地方继续执行
3. 示例
我们再来看两个生成器的例子，以便大家更好的理解生成器的作用 。
首先 ， 生成器的好处是延迟计算，一次返回一个结果 。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大
数据量处理，将会非常有用 。
大家可以在自己电脑上试试下面两个表达式，并且观察内存占用情况 。对于前一个表达式，我在自己的电
脑上进行测试，还没有看到最终结果电脑就已经卡死，对于后一个表达式，几乎没有什么内存占用 。
sum([i for i in xrange(10000000000)])
sum(i for i in xrange(10000000000))
除了延迟计算，生成器还能有效提高代码可读性 。例如 ， 现在有一个需求，求一段文字中，每个单词出现
的位置 。
不使用生成器的情况：
def index_words(text):
result = []
if text:
result.append(0)
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
result.append(index)
return result
使用生成器的情况：
2017/11/6 如何更好地理解Python迭代器和生成器？ - 知乎
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def index_words(text):
if text:
yield 0
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
yield index
这里 ， 至少有两个充分的理由说明 ，使用生成器比不使用生成器代码更加清晰：
1. 使用生成器以后，代码行数更少 。大家要记?。绻氚汛胄吹腜ythonic ， 在保证代码可读性的前
提下，代码行数越少越好
2. 不使用生成器的时候，对于每次结果，我们首先看到的是result.append(index)，其次，才是index 。
也就是说，我们每次看到的是一个列表的append操作，只是append的是我们想要的结果 。使用生成
器的时候，直接yield index ， 少了列表append操作的干扰，我们一眼就能够看出，代码是要返回
index 。
这个例子充分说明了，合理使用生成器 ， 能够有效提高代码可读性 。只要大家完全接受了生成器的概念，
理解了yield语句和return语句一样 ， 也是返回一个值 。那么，就能够理解为什么使用生成器比不使用生成
器要好，能够理解使用生成器真的可以让代码变得清晰易懂 。
4. 使用生成器的注意事项
相信通过这篇文章，大家已经能够理解生成器的作用和好处 。但是，还没有结束，使用生成器，也有一点
注意事项 。
我们直接来看例子 ， 假设文件中保存了每个省份的人口总数，现在 ， 需要求每个省份的人口占全国总人口

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