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小编给大家分享一下Python生成器常见问题有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
在Python中,生成器和函数很像,都是在运行的过程中才会去确定各种变量的值,所以在很多情况下,会导致各种各样的问题。
def generator_test1(): # 0...9 generator x = (i for i in range(10)) # 5..9 generator x_filter = filter(lambda y: y >= 5, x) # first use the x L = list(x) print("L, x", L) # then use x_filter l = list(x_filter) print("l, x_filter", l) if __name__ == "__main__": generator_test1()
输出结果为:
L, x [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l, x_filter []
上述代码中,x_filter是基于生成器x构建的生成器,但是由于x在x_filter使用之前先被用掉了,所以在使用x_filter的时候,才去获取x的值,而此时x已经用完了,最终导致x_filter转化成的列表是空的。
def generator_test2(): x = (i for i in range(10)) for i in range(10): x = (j + i for j in x) L = list(x) print("L, x", L) if __name__ == "__main__": generator_test2()
输出结果:
L, x [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
上述代码中,每次循环都基于原先的生成器构建一个新的生成器,由于并未使用,所以生成器x中的i并没有被赋值。在后面转化成列表的时候才去获取i的值,而此时由于i为9,所以所有的生成器x的i都为9,原始的x是0到9的生成器,接下来的10个生成器每个都在原始值上加9,导致每个值都增大了90。下面是此例的一个变体:
def generator_test3(): x = (i for i in range(10)) for i in range(10): x = (j + i for j in x) i = 20 L = list(x) print("L, x", L) if __name__ == "__main__": generator_test3()
输出结果:
L, x [200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209]
上述代码表明,可以临时改变i从而让生成器发生改变。
python常用的库:1.requesuts;2.scrapy;3.pillow;4.twisted;5.numpy;6.matplotlib;7.pygama;8.ipyhton等。
以上是“Python生成器常见问题有哪些”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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