python 生成器需注意的小問題
在Python中,生成器和函數很像,都是在運行的過程中才會去確定各種變量的值,所以在很多情況下,會導致各種各樣的問題。
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()
輸出結果為:
L, x [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]l, x_filter []
上述代碼中,x_filter是基于生成器x構建的生成器,但是由于x在x_filter使用之前先被用掉了,所以在使用x_filter的時候,才去獲取x的值,而此時x已經用完了,最終導致x_filter轉化成的列表是空的。
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()
輸出結果:
L, x [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
上述代碼中,每次循環都基于原先的生成器構建一個新的生成器,由于并未使用,所以生成器x中的i并沒有被賦值。在后面轉化成列表的時候才去獲取i的值,而此時由于i為9,所以所有的生成器x的i都為9,原始的x是0到9的生成器,接下來的10個生成器每個都在原始值上加9,導致每個值都增大了90。下面是此例的一個變體:
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()
輸出結果:
L, x [200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209]
以上就是python 生成器需注意的小問題的詳細內容,更多關于python 生成器的資料請關注好吧啦網其它相關文章!
相關文章:
1. IntelliJ IDEA 2021.1 EAP 4 發布:字體粗細可調整Git commit template 支持2. IntelliJ IDEA多屏后窗口不顯示問題解決方案3. Android okhttp的啟動流程及源碼解析4. 一文秒懂idea的git插件跟翻譯插件5. 使用idea開發javaWeb應用程序的思路(實現用戶的增刪改查)6. python Matplotlib數據可視化(2):詳解三大容器對象與常用設置7. python與idea的集成的實現8. PHP 工程師面試的四個環節9. python基于OpenCV模板匹配識別圖片中的數字10. 解決spring @ControllerAdvice處理異常無法正確匹配自定義異常
