Python Generator

Generator 是 Python 達到 performance lazy execution 目的的資料處理方式。
搭配 iter() 使用時需注意是否發生 instance 共用情形。

Generator 基本結構

迴圈
yield

Generator 是一種特殊的 function。
該 function 中預期會出現迴圈 loop 或迭代 iteration 程式碼片段。
在每一個 iteration 可以使用 yield 關鍵字，指名 return 一個結果。
可以使用 next() 函數對 generator 進行取值，
也可以將 generator 當成一般 iterable object 放入迴圈取值使用。
因為 generator 在被使用時可以記住被走訪到那一個元素。
所以可以一次一個元素手動經由 next() 呼叫。
因此，加上 generator 不另存資料僅允許走訪一次，加上需要時再走訪的特性(Lazy)。
在要走訪大量資料或超大檔案時可以節省時間與效能。

Generator 範例

檢查函數是否為 generator 的工具 : from inspect import isgeneratorfunction

from inspect import isgeneratorfunction

def generator_function(n=3, flag=True):
    out = []
    for i in range(n):
        if flag:
            yield i
        else:
            out.append(i)
    return out

print(isgeneratorfunction(generator_function))

def loop(max:int):
    for i in range(0,max):
        yield i
print(isgeneratorfunction(loop))

Generator Comprehension 範例

這邊指的是以 Comprehension 語法來建立 generstor
參考 Generator Comprehension

# 小括號 comprehension 會建立 generator
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
evens_generator = (num for num in nums if num % 2 == 0)

print(next(evens_generator)) # 2
print(next(evens_generator)) # 4

# 上方程式等價於
def filterEven(numbers: list):
    for num in numbers:
        if num % 2 == 0:
            yield num

evens = filterEven(nums)

print(next(evens)) # 2
print(next(evens)) # 4

Python Generator

Generator 基本結構​

Generator 基本結構