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Python生成器Generator
生成器在Python中有很多应用场景以下是一些常见的应用场景
处理大数据量和耗时操作的场景生成器非常适合处理大数据量和耗时操作的场景例如遍历文件或网络数据流、CPU密集型计算、图像处理等。由于生成器可以按需生成数据因此它们可以有效地处理大量数据同时避免一次性加载整个数据集到内存中节省了内存空间。实现协同程序的概念生成器可以暂时挂起函数并保留函数的局部变量等数据然后在再次调用它的时候从上次暂停的位置继续执行下去。这使得生成器可以用于实现类似于协同程序的概念可以在程序的不同部分之间传递控制权和数据。节省内存空间由于生成器可以按需生成数据因此它们可以有效地节省内存空间。在处理大量数据时如果一次性将所有数据加载到内存中可能会导致内存不足或性能下降。而使用生成器可以逐个生成数据从而避免了这个问题。提高程序的性能由于生成器可以按需生成数据因此在每次迭代时它们只生成下一个值而不是一次性生成整个序列。这使得生成器可以有效地提高程序的性能特别是对于需要处理大量数据的程序。实现懒加载生成器还可以用于实现懒加载即在需要时才加载数据。这对于一些大型对象或数据结构非常有用例如在处理大型图像或音频文件时可以使用生成器逐块读取数据从而节省内存空间和提高程序的性能。
总之生成器在Python中有很多应用场景它们可以用于处理大数据量、实现协同程序的概念、节省内存空间、提高程序的性能和实现懒加载等。
生成器框架
生成器框架有
CodeSmith一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器。动软.NET代码自动生成器一款人气很旺的免费C#代码生成器。华软件代码生成器专为程序员开发的代码生成器根据模板的不同支持任意语言。调制模板非常方便。Acceleo是MDAModel Driven Architecture模型驱动体系结构的一个代码自动生成工具Acceleo能把模型转换为JavaC#PHP等代码。rapid-generator是一个生成器引擎让你可以专注与代码生成器模板的编写可以生成如ibatisibatis3hibernatespring_mvcstruts2等等代码。该项目是Rapid Framework框架的一部分。
使用生成器
“举个栗子”
在Python中使用生成器主要有两种方式生成器函数和生成器表达式。
生成器函数使用def关键字定义一个函数在函数中使用yield关键字而不是return将这个函数变为一个生成器函数。当函数被调用时它会返回一个生成器对象但不会立即执行函数体中的代码。每次从生成器中请求一个值时会执行生成器函数直到遇到yield语句。yield语句会返回一个值给调用者并将函数的执行状态挂起等待下一次请求。 def simple_generator(): yield 1 yield 2 yield 3 for num in simple_generator(): print(num) 生成器表达式类似于列表推导式但使用圆括号()而不是方括号[]。生成器表达式可以看作是一种简洁的创建生成器的方式。与列表推导式不同的是生成器表达式是惰性计算的只有在需要时才生成值。 squares (x**2 for x in range(10))
for square in squares: print(square) 这个例子中squares是一个生成器表达式用于生成0到9的平方。当遍历squares时会按需计算每个平方值。 生成器表达式
生成器表达式是一种类似列表推导式的结构但返回的是生成器对象而不是列表。生成器表达式可以看作是一种简洁的创建生成器的方式。
生成器表达式定义 生成器表达式并不真正的创建数字列表而是返回一个生成器对象此对象在每次计算出一个条目后把这个条目产生(yield)出来。 生成器表达式使用了惰性计算或称作延时求值的机制。 生成器表达式可以用来处理大数据文件。 序列过长并且每次只需要获取一个元素时应该考虑生成器表达式而不是列表解析。 生成器表达式产生的是一个生成器对象实质就是迭代器。
“举个栗子”
以下是一个使用列表解析和生成器表达式的例子
# 创建一个列表包含1到10的平方
squares [x**2 for x in range(1, 11)] # 打印列表中的元素
for square in squares: print(square)
生成器表达式
# 创建一个生成器对象生成1到10的平方
squares (x**2 for x in range(1, 11)) # 打印生成器对象中的元素
for square in squares: print(square)
两行代码基本上一样唯一的区别就在于squares列表解析的和生成器表达式的[ ]的不同。
因此在这个例子中列表解析创建了一个包含1到10的平方的列表而生成器表达式创建了一个生成器对象按需生成1到10的平方。由于生成器表达式使用了惰性计算机制它占用的内存空间较小适合处理大数据。
