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Python:将大列表转换为生成器？

Python中将大列表转换为生成器的方法是使用生成器表达式或者使用yield关键字定义一个生成器函数。

生成器表达式：生成器表达式是一种简洁的语法，可以将列表推导式转换为生成器。它的语法形式为：(expression for item in iterable)。其中，expression是对item的处理表达式，item是可迭代对象中的元素。

示例代码：

big_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
generator = (x for x in big_list)

生成器函数：生成器函数是使用yield关键字定义的函数，当函数执行到yield语句时，会暂停并返回一个值，下次调用时会从上次暂停的地方继续执行。通过生成器函数，可以逐个生成列表中的元素，而不需要一次性将所有元素存储在内存中。

示例代码：

def generator_func(big_list):
    for item in big_list:
        yield item

generator = generator_func(big_list)

生成器的优势在于节省内存空间，因为它不会一次性将所有元素加载到内存中，而是按需生成。适用于处理大量数据或者需要逐个处理数据的场景。

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Python知识点总结篇（四）

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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100 个基本 Python 面试问题第四部分(81-100)

🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类

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【25】Python生成器generat

进入正题：生成器通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受内存限制，列表的容量肯定有限。如果创建大量数据，结果只用到几条，那也是相当占用空间的。所以列表元素按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断的推算出后续的元素呢？这样可以节约大量空间。在python中，这种一边循环一边计算的机制，成为生存器：generator。创建生成器有很多种方法，最简单的方法就是把一个列表[]改成()，就创建了一个generator：

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迭代器与生成器

这一部分待加强！（一）迭代器一：简介迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 创建迭代器对象和 next()访问迭代器。字典、字符串、列表或元组对象都可用于创建迭代器二：迭代器的创建 ①把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() ②__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。 ③__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象三：迭代器协议的后台机制 for element in (1, 2, 3): print(element) 在后台，for 语句在容器对象中调用 iter() 。该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时， __next__() 抛出一个 StopIteration 异常，通知 for 语句循环结束。可以用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法；了解了迭代器协议的后台机制，就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__() 方法，使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。如果这个类已经定义了 __next__() ，那么 __iter__() 只需要返回 self: 三：迭代器使用的必要性列表效率高，但是需要将内容一次性读入，可能增加内存的负担，如果列表太大，内存溢出。 range 返回一个列表 xrange 返回一个对象（二）生成器一：简介 ①在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器 ②在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停，并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。二：创建生成器 ①一个简单的生成器：my_generator = (x*x for x in range(4)) 和列表解析式只是括号不同，大数据处理时代替列表解析式。 ②和return的区别：一般的函数都是止于return，作为生成器的函数，由于有了yield, 遇到他则会暂时挂起，如果之后还有return，则直接抛出StopIteration异常。三：本节最后一句：编程中可以不使用生成器。

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