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本文研究的主要是Python生成器及其應用，具體如下。
可以理解為一種數據類型，這種數據類型自動實現了迭代器協議（其他的數據類型需要調用自己內置的__iter__方法），所以生成器就是可迭代對象
1.生成器函數：常規函數定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在每個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次重它離開的地方繼續執行
yield的功能：
def func():
print('first')
yield 11111111
print('second')
yield 2222222
print('third')
yield 33333333
print('fourth')
g=func()
print(g)
from collections import Iterator
print(isinstance(g,Iterator)) #判斷是否為迭代器對象
print(next(g))
print('======>')
print(next(g))
print('======>')
print(next(g))
print('======>')
print(next(g))
for i in g: #i=iter(g)
print(i)
注：yield與return的比較？
2.生成器表達式：類似于列表推導，但是，生成器返回按需產生結果的一個對象，而不是一次構建一個結果列表
g=('egg%s' %i for i in range(1000))
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
# res=max((len(line) for line in f))
res=max(len(line) for line in f)
print(res)
print(max([1,2,3,4,5,6]))
with open('a.txt',encoding='utf-8') as f:
g=(len(line) for line in f)
print(max(g))
print(max(g))
print(max(g))
# [{'name': 'apple', 'price': 333, 'count': 3}, ]文件內容
#通過生成器表達器完成對文件的讀完跟操作
with open('db.txt',encoding='utf-8') as f:
info=[{'name':line.split()[0],
'price':float(line.split()[1]),
'count':int(line.split()[2])} for line in f if float(line.split()[1]) >= 30000]
print(info)
以上就是本文關于Python生成器以及應用實例解析的全部內容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續參閱本站其他相關專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支持！
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