说我有一个清单
data = []
data.append("A")
data.append("B")
data.append("C")
data.append("D")
如何将其转换为生成器?任何有关示例代码的帮助将不胜感激...
找到一个网址:http ://eli.thegreenplace.net/2012/04/05/implementing-a-generatoryield-in-a-python-c-extension/
这是我想做的吗?
说我有一个清单
data = []
data.append("A")
data.append("B")
data.append("C")
data.append("D")
如何将其转换为生成器?任何有关示例代码的帮助将不胜感激...
找到一个网址:http ://eli.thegreenplace.net/2012/04/05/implementing-a-generatoryield-in-a-python-c-extension/
这是我想做的吗?
您确定要创建生成器吗?生成器是返回迭代器类型的函数,例如通过使用yield
关键字构造(参见term-generator)。如果您真的想要这个,steven-rumbalski的答案正是您正在寻找的:
data_gen = (y for y in data)
大多数时候,您会想要直接创建一个迭代器对象,例如使用该next()
方法。在这种情况下,答案隐含在上面mgilson的评论中:
data_iter = iter(data)
这相当于data_iter = data.__iter__()
, cf。功能#iter。
>>> (n for n in [1, 2, 3, 5])
<generator object <genexpr> at 0x02A52940>
适用于 Python 2.7.4+
>>> a2g = lambda x : (n for n in x)
>>> a2g([1, 2, 3, 4, 5])
<generator object <genexpr> at 0x02A57CD8>
编辑:
lambda 生成器工厂模式的另一种细微变化
>>> a2g = lambda *args: (n for n in args)
>>> for i in a2g(1, 2, 3, 4, 5): print i
1
2
3
4
5
字面上的等价物是:
def data_generator():
yield 'A'
yield 'B'
yield 'C'
yield 'D'
调用生成器函数会返回一个生成器迭代器。将生成器迭代器传递给列表构造函数给出:
>>> list(data_generator())
['A', 'B', 'C', 'D']
这个生成器迭代器也可以使用生成器表达式创建:
data_iter = (c for c in 'ABCD')
注意: 您在列表中填写了四个附加语句。这通常不是你写它的方式。
而是这样做:
data = ['A', 'B', 'C', 'D']
import itertools
iter_data = itertools.chain(data)
像这样:
In [10]: data
Out[10]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
In [11]: iter_data=itertools.chain(data)
In [12]: iter_data
Out[12]: <itertools.chain at 0x1ce8950>
In [13]: iter_data.next()
Out[13]: 1
您可以使用生成器功能:
def gen():
for x in "ABCD":
yield x
In [9]: it = gen()
In [10]: next(it)
Out[10]: 'A'
In [11]: next(it)
Out[11]: 'B'
In [12]: next(it)
Out[12]: 'C'
In [13]: next(it)
Out[13]: 'D'
>>> d = ['A', 'B', 'C', 'D']
>>>
>>> def gen(d):
... for i in d:
... yield i
...
>>> for i in gen(d):
... print i
...
A
B
C
D
>>>
(item for item in listNameHere).next()
如果我没记错的话,这是一般的做法。
>>> a = [0,1,2,3,4]
>>> x = (item for item in a)
>>> x
<generator object <genexpr> at 0x028B8440>
>>> x.next()
0
>>> x.next()
1
>>> x.next()
2
等等等等