何时使用Python中的生成器函数和何时使用循环？

Question

我来自 Matlab，发现在 Python 中理解生成器的概念有些困难。

请问以下问题：

1. 生成器函数和循环的区别
2. 何时应该使用它们

- GBeck

Answer 1

生成器提供了一种创建元素的方式，不需要在开始遍历之前将所有元素都保存在内存中。循环只是让生成器或其他可迭代对象逐个地返回元素。

例如：

for i in range(10):
    print(i)

for块是一个循环，range基本上是一个生成器。在循环开始之前，range不会创建1-10的列表，它只是创建了这些元素的生成器。你也可以想象一下range(1000000000000000000)，因为在需要使用它们之前，没有任何元素被创建（而且不会占用内存），所以创建它也不需要时间。

另一方面，我们的循环也可以从已经存在的对象中获取一个元素，比如一个list。

for i in [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]:
    print(i)

相同的结果会被打印出来，但是在循环开始之前会创建和存储整个列表。这意味着在循环运行时，列表需要占用内存空间和时间来创建。

两个例子都是循环，但只有第一个使用了生成器。

这只是基础知识，还有更多不同之处，例如可能引发的异常和可重复使用性，在部分迭代中以及其他方面。

欲了解更多关于差异的内容。

编辑：@Vicrobot指出range并不是真正的生成器，但为了简单起见，我使用了它来解释生成器的“惰性”。

- Ofer Sadan

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范围不是生成器。https://dev59.com/_Wcs5IYBdhLWcg3wJglV#13092317 - Vicrobot

@Vicrobot，我已经添加了一个明确的编辑来澄清，这样我们就可以既客观又简单明了。 - Ofer Sadan

仅供参考：在MATLAB中，当它在for循环中时，1:1000的工作方式与Python的range完全相同。也就是说，MATLAB的for循环的工作方式与此处描述的两种模式完全相同。 - Cris Luengo

Answer 2

请阅读以下文章如何在Python中使用生成器和yield。也许以下示例可以帮助理解概念。

def my_range(n):
    for i in range(n):
        yield i

range_of_10 = my_range(10)
for i in range_of_ten:
    print(i)

result:

0
1
3
4
5
6
7
8
9

或者

>>> range_of_ten = my_range(10)
>>> next(range_of_ten)
0
>>> next(range_of_ten)
1
etc.
>>> next(range_of_ten)
9
>>> next(range_of_ten)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

我喜欢下面的示例，您可以将双重循环替换为一个循环，如下所示：

def double_loop(n, m):
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            yield i, j


n = double_loop(2, 4)
for i in n:
    print(i)

结果

(0, 0)
(0, 1)
(0, 2)
(0, 3)
(1, 0)
(1, 1)
(1, 2)
(1, 3)

- Bruno Vermeulen