Python生成器详解

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生成器

1 生成器函数**(Generator function)**

• 详解:

  生成器可以使用函数来创建，生成器函数使用yield关键字来产生值，而不是使用return。生成器可以被iter()、next()和for循环调用。在迭代时，生成器函数会从上一次的yield语句处恢复执行(Python保存了上下文)，直到遇到下一个yield语句或函数结束。****
  所以说生成器是一种特殊的迭代器，更高级的迭代器，__iter__和__next__魔法函数由Python自动实现，不需要我们显式定义。

• 案例

  做视频推理时使用生成器，即一次返回一帧的推理结果，而不是将所有帧的结果放在列表中一次性返回；

  做大语言模型推理时使用生成器，流式输出，而不是等待所有token生成后一次性返回。

• 语法: 使用 yield 关键字定义生成器函数。

• 优点: 可以看出，生成器的一个重要特性是懒惰计算，即它只在需要时才生成值。这意味着生成器不会一次性计算所有值并存储在内存中，从而节省了大量内存。

• 示例:

  def fibonacci_generator():
      a, b = 0, 1
      while True:
          yield a
          a, b = b, a + b
  
  def square_generator(iterable):
      for value in iterable:
          yield value * value
  
  #既然说在迭代中每次执行到下一个yield语句，那么可以定义一个最简单形式的生成器
  def simple_generator():
      yield 100
      yield 200
      yield 300
  
  if __name__ == '__main__':
      fib = fibonacci_generator()
      for _ in range(10):
          print(next(fib),end=" ")  # 输出: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34
  
      print()  # 换行
  
      for i in square_generator([1,2,3,4,5]):
          print(i,end=" ") #输出1 4 9 16 25
  
      print()#换行
  
      for i in simple_generator():
          print(i, end=" ") # 输出100 200 300
  

2 生成器表达式与列表推导式

生成器表达式是构建生成器的另一种方式，类似于列表推导式，但使用圆括号 () 而不是方括号 []。

示例：

#通过生成器表达式构建生成器
gen = (x * x for x in range(5))

#普通的列表推导式
l = [x*x for x in range(5)]