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Python 生成器的问题
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学习 python 生成器的时候遇到一个问题, 生成器的目的是减少空间占用, 所以每次只是返回一个值. 再有通项公式的时候我能理解, 每一项实际上都可以算出来这样就不用记录全部的元素了. 但是如果我随便找一个没有规律的 list 做成生成器, 那么空间的节约体现在哪里呢? 比如我有这样的代码
(x for x in [1,5,-1,10])
假设我的这个 list 是没有规律的, 那么这个生成器是不是要存下来整个的 list, 那么空间的节约体现在哪里?
11 条回复 • 2021-07-02 12:46:19 +08:00
yufpga 2 小时 11 分钟前
首先生成器的目的并不是为了减少空间占用。其次你要搞明白生成器的原理, 就绕不开理解 yield 的机制。(x for x in [1,5,-1,10]) 等价于：
def gen():
for i in [1, 5, -1, 10]:
yield i
g = gen()
def gen():
for i in [1, 5, -1, 10]:
yield i
g = gen()
yufpga 1 小时 55 分钟前
@wuwukai007
@HashV2
我并没有在解释节省内存的问题，我在说的是生成器的原理，解释元祖形式的列表生成器的本质。
可以去看看 python 生成器的 PEP ( https://www.python.org/dev/peps/pep-0255/), 该有的里面都有.
事实上，你们也看到，生成器不一定总是会减少内存占用
@HashV2
我并没有在解释节省内存的问题，我在说的是生成器的原理，解释元祖形式的列表生成器的本质。
可以去看看 python 生成器的 PEP ( https://www.python.org/dev/peps/pep-0255/), 该有的里面都有.
事实上，你们也看到，生成器不一定总是会减少内存占用
abersheeran 42 分钟前
你的场景不对。
比如你要处理一个 31Gb 的文件，你电脑却只有 16G 内存，该怎么办呢？这时候用 yield file.read(4096) 进行流式处理。就能大幅度节约内存空间。
比如你要处理一个 31Gb 的文件，你电脑却只有 16G 内存，该怎么办呢？这时候用 yield file.read(4096) 进行流式处理。就能大幅度节约内存空间。
BeautifulSoap 27 分钟前
谈生成器不谈迭代器的话你当然搞不清楚这么搞是为什么
生成器的一个目的是方便遍历啊，一些情况下的确可以省内存，但是重点是方便遍历啊，方便遍历啊（重要的说三遍
迭代器通过统一了__next__()和__iter__()两个接口，可以让使用者不用在乎你内部结构多么复杂，你只要用 iter()和 next()这两个方法都可以轻松遍历。并且学过迭代器的人难道忘了么，你一直习以为常在用的 `for i in xxxx` 这写法实际上就是个语法糖 iter()和 next()写法的语法糖啊。省内存只不过是迭代器带来的优点之一，根本目的还是统一了接口可以让你轻松遍历对象
然后就是生成器，生成器可以部分看作是迭代器的语法糖（虽然 yield 作用不止是语法糖），你手写迭代器需要实现__next__()和__iter__()两个接口，而用 yield 构建的生成器只需要简单几行代码就行了，生成器和迭代器一样可以使用 next()迭代，也能用 `for in xxx` 这个语法糖，所以，本质上还是为了方便遍历啊
生成器的一个目的是方便遍历啊，一些情况下的确可以省内存，但是重点是方便遍历啊，方便遍历啊（重要的说三遍
迭代器通过统一了__next__()和__iter__()两个接口，可以让使用者不用在乎你内部结构多么复杂，你只要用 iter()和 next()这两个方法都可以轻松遍历。并且学过迭代器的人难道忘了么，你一直习以为常在用的 `for i in xxxx` 这写法实际上就是个语法糖 iter()和 next()写法的语法糖啊。省内存只不过是迭代器带来的优点之一，根本目的还是统一了接口可以让你轻松遍历对象
然后就是生成器，生成器可以部分看作是迭代器的语法糖（虽然 yield 作用不止是语法糖），你手写迭代器需要实现__next__()和__iter__()两个接口，而用 yield 构建的生成器只需要简单几行代码就行了，生成器和迭代器一样可以使用 next()迭代，也能用 `for in xxx` 这个语法糖，所以，本质上还是为了方便遍历啊
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