Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >python中Genarator函数用法分析
本文实例讲述了python中Genarator函数用法。分享给大家供大家参考。具体如下:
Generator函数的定义与普通函数的定义没有什么区别,只是在函数体内使用yield生成数据项即可。Generator函数可以被for循环遍历,而且可以通过next()方法获得yield生成的数据项。
def func(n): for i in range(n): yield i for i in func(3): print i r=func(3) print r.next() print r.next() print r.next() print r.next()
运行结果如下:
0 1 2 0 1 2 Traceback (most recent call last): File "generator.py", line 10, in <module> print r.next() StopIteration
yield保留字与return 语句的返回值和执行原理都不相同。yield生成值并不会中止程序的执行,返回值后程序继续往后执行。return 返回值后,程序将中止执行。
Generator函数一次只返回一个数据项,占用更少的内存。每次生成数据都要记录当前的状态,便于下一次生成数据。
当程序需要较高的性能或一次只需要一个值进行处理时,使用generator函数。当需要获取一次性一组元素的值时,使用序列。
函数里只要有了yield,这个函数就会被编译成一个generator 函数。generator函数object支持python iterator protocol。 每次调用这个对象的next,generator函数就执行到yield,获取到yield生成的值。如果函数返回,就抛出一个异常。这里有个概念就是generator 函数使用yield生成一个值,而不是返回一个值。生成之后函数还没结束,返回了函数就结束了。
>>> x = gensquares(5) >>> print x <generator object at 0x00B72D78> >>> print x.next() 0 >>> print x.next() 1 >>> print x.next() 4 >>> print x.next() 9 >>> print x.next() 16 >>> print x.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ? StopIteration >>>
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。