Que sont les générateurs en python ? A quoi servent les générateurs ?

Dans l'article suivant, nous découvrirons ce qu'est un générateur en python. Découvrez ce qu'est un générateur Python et quel rôle un générateur peut jouer dans la programmation python.

Qu'est-ce qu'un générateur Python ?

Avec la génération de liste, nous pouvons créer une liste directement. Cependant, en raison de contraintes de mémoire, la capacité de la liste est définitivement limitée. De plus, créer une liste contenant 1 million d'éléments prend non seulement beaucoup d'espace de stockage, mais si nous n'avons besoin d'accéder qu'aux premiers éléments, l'espace occupé par la plupart des éléments suivants sera gaspillé.

Donc, si les éléments de la liste peuvent être calculés selon un certain algorithme, pouvons-nous calculer en continu les éléments suivants pendant la boucle ? De cette façon, vous n'avez pas besoin de créer une liste complète, ce qui économise beaucoup d'espace. En Python, ce mécanisme de bouclage et de calcul à la fois s'appelle un générateur : générateur.

Pour créer un générateur, il existe de nombreuses façons. La première méthode est très simple. Il suffit de remplacer [] par () dans une expression de génération de liste pour créer un générateur :

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

Après avoir créé un générateur, passez la boucle for pour itérer. dessus et vous n'avez pas besoin de vous soucier des erreurs StopIteration.

le générateur est très puissant. Si l'algorithme de calcul est relativement complexe et ne peut pas être implémenté à l'aide d'une boucle for similaire à la génération de liste, il peut également être implémenté à l'aide d'une fonction.

Par exemple, dans la célèbre séquence de Fibonacci, à l'exception du premier et du deuxième nombres, n'importe quel nombre peut être obtenu en additionnant les deux premiers nombres :

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return &#39;done&#39;

Notez que l'énoncé d'affectation :

a, b = b, a + b

est équivalent à :

t = (b, a + b) # t是一个tuplea = t[0]b = t[1]

mais il est possible d'attribuer une valeur sans écrire explicitement la variable temporaire t.

La fonction ci-dessus peut générer les N premiers nombres de la séquence de Fibonacci :

>>> fib(6)112358'done'

En regardant attentivement, vous pouvez voir que la fonction fib définit en fait la séquence de Fibonacci. Les règles de calcul peuvent commencer à partir de le premier élément et calculer les éléments suivants. Cette logique est en fait très similaire au générateur.

En d'autres termes, la fonction ci-dessus n'est qu'à un pas du générateur. Pour transformer la fonction fib en générateur, changez simplement print(b) en rendement b :

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return &#39;done&#39;

C'est une autre façon de définir un générateur. Si une définition de fonction contient le mot-clé rendement, alors la fonction n'est plus une fonction ordinaire, mais un générateur :

>>> f = fib(6)
>>> f<generator object fib at 0x104feaaa0>

Ici, la chose la plus difficile à comprendre est que le flux d'exécution du générateur et de la fonction est différent. . Les fonctions sont exécutées séquentiellement et sont renvoyées lorsqu'elles rencontrent une instruction return ou la dernière ligne d'instructions de fonction. La fonction qui devient un générateur est exécutée à chaque fois que next() est appelée, revient lorsqu'elle rencontre une instruction rendement et continue l'exécution à partir de l'instruction rendement renvoyée la dernière fois lors de sa nouvelle exécution.

Ce qui précède est tout le contenu de cet article. Cet article présente principalement les connaissances liées au générateur dans python. J'espère que vous pourrez utiliser les informations pour comprendre le contenu ci-dessus. J'espère que ce que j'ai décrit dans cet article vous sera utile et vous facilitera l'apprentissage de Python.

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