小说python何时使用生成器
生成器、迭代器作为python的两个高级特性，相信大家肯定耳熟能详，都能说道上一阵，但很多时候都是说说而已，知道有这么个东西，而且是好东西，但再看看写过的代码，有多少确实使用它的？
一个语音特性，在潜意识中没用被激活，更多时候还是因为不知道它的应用场景，这里就从三个方面说说生成器什么时候应该用，而且必须用。
是否需要返回列表中的所有元素？
不需要
当做出不需要的回答时，就应该选择生成器，而不是列表，因为生成器的主要特性就是'lazy evaluation'
生成器，只有在真正需要时才生成结果，因此在不需要列表中的所有元素，自然是没必要去创建它们的，创建后还不用，那就是浪费资源，而且影响效率
例如，我们碰到如下场景，公司年会搞一个抽奖活动，规则是每人拿一个号，抽奖时根据这些号码摇号，摇出的号和你对应的号一致，那就表示中奖。
下面给出一个简单实现：
import time
import random
def gen_winning_numbers():
random.seed()
elements = []
for i in range (0,10):
time.sleep(1) # 模拟很牛逼的摇号算法但有些费时
elements.append(random.randint(1,10))
return elements
random.seed()
my_number = random.randint(1,10)
print ("my number is " + str(my_number))
for winning_number in gen_winning_numbers():
print(winning_number)
if my_number == winning_number:
print ("you win!")
breakgen_winning_numbers函数是一个比较耗时的函数，随机产生10个中奖号码，如果my_number在这10个数中，表示中奖且程序退出，从这个实现中可以看到，不管如何至少需要等10s，才知道中奖结果。
而往往只要有一个中奖号码和my_number一致，就表示中奖，就无需关心其他中奖号码，也没必要生成其他剩余的号码，最优情况下，只需要1s就得到中奖结果了
使用生成器就很容易解决这个问题
import time
import random
def gen_winning_numbers():
random.seed()
for i in range(0,10):
time.sleep(1) # 模拟很牛逼的摇号算法但有些耗时
yield random.randint(1,10)
random.seed()
my_number = random.randint(1,10)
print ("my number is " + str(my_number))
for winning_number in gen_winning_numbers():
print(winning_number)
if my_number == winning_number:
print ("you win!")
break函数是否需要大内存？
需要
当做出需要的回答时，就应该选择生成器，因为生成器在需要时创建，获取到结果时才开始处理，完成后在请求其他项目前可从内存中删除，释放内存
先看看下面这段代码
def get_elements():
elements = []
for i in range (0,10000):
elements.append("x"*10240)
# 返回1W个每个元素10KB的大列表
return elements
characters_count = 0
my_elements=get_elements()
for i in my_elements:
characters_count = characters_count + len(i)
print(characters_count)这段代码每次执行时至少需要占用超过100M的内存，而如果使用生成器，可是另外一番景象
def get_elements():
for i in range (0,10000):
yield("x"*10240)
characters_count = 0
my_elements=get_elements()
for i in my_elements:
characters_count = characters_count + len(i)
print(characters_count)得到同样的结果，但只需要10KB的内存
列表生成过程中是否需要通知？
需要
当做出需要的回答时，就应该选择生成器
在一个复杂或是耗时相对较长的列表生成过程中，用户如果不知道当前的元素过程，一味的盲目等待，那应该是很烦人的、无法接受的。
例如，下面这个过程
import time
def elements():
elements = []
for i in range (0,4):
# 模拟耗时操作
time.sleep(5)
elements.append(i)
return elements
print("start")
print(elements())
print("end")每次需要得到5个结果，必须得等待20s，更糟糕的是，在等待的过程中什么都做不了，也不知内部具体情况，哪怕给个进度提示也好
import time
def elements():
elements = []
for i in range (0,4):
# 模拟耗时操作
time.sleep(5)
yield(i)
print("start")
for i in elements():
# 输出一个简易进度
print(".", end="", flush=True)
print()
print("end")由上可知：
如果创建一个元素的函数很耗时，如果该函数对内存占用敏感，或是不需要列表中的所有元素，那么最佳选择是生成器，那其他情况下，都可以使用列表，对吧？
当然没问题，但是如果选择生成器是否更好呢，既拥有了上述优势，也不乏列表的熟悉味道，因为生成器转换成列表很简单
1. list方法
mylist = list(my_generator())2. 列表生成式
mylist = [elem for elem in my_generator()]腾讯云开发者
