Python 生成器表达式

说明

《Python 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

Python 的生成器表达式是用圆括号括起来的紧凑形式生成器标注。生成器表达式产生一个新的生成器对象。它的语法与推导式相同，只是用括号而不是括号或花括号括起来。

快速示例

我们生成器表达式定义一个偶数生成器：

ge = (i for i in range(2, 1000000) if i%2==0)
ge
# <generator object <genexpr> at 0x7f8bde6e0660>
type(ge)
# generator

next(ge) # 2
next(ge) # 4
next(ge) # 6
# ...

# 可以在函数的传参中
max(i for i in range(10))
# 9

简介

关于生成器类型可以查看：Python 生成器类型。

语法为：

(expr for iter_var in iterable if cond_expr)

当为生成器对象调用 __next__() 方法时（以与普通生成器相同的方式），生成器表达式中使用的变量会被延迟计算。但是，最左边的 for 子句中的可迭代表达式会立即被求值，因此由它产生的错误将在定义生成器表达式的地方发出，而不是在检索第一个值的地方发出。后续的 for 子句和最左边的 for 子句中的任何过滤条件都不能在封闭范围内进行评估，因为它们可能取决于从最左边的可迭代对象中获得的值。

例如：

(x*y for x in range(10) for y in range(x, x+10))

圆括号在只附带一个参数的调用中可以被省略。

为了避免干扰到生成器表达式本身的预期操作，禁止在隐式定义的生成器中使用 yield 和 yield from 表达式。

如果生成器表达式包含 async for 子句或 await 表达式，则称为异步生成器表达式。异步生成器表达式返回一个新的异步生成器对象，它是一个异步迭代器。

例如：

import asyncio

async def numbers(numbers):
    for i in range(numbers):
        yield i
        await asyncio.sleep(0.5)

gen = (i async for i in numbers(10) if i % 2)

gen
# <async_generator object <genexpr> at 0x7fd9585e37c0>

3.6 新版功能：引入了异步生成器表达式。

在 3.7 版更改：在 Python 3.7 之前，异步生成器表达式只能出现在 async def 协程中。从 3.7 开始，任何函数都可以使用异步生成器表达式。

在 3.8 版更改：在隐式嵌套范围内禁止 yield 和 yield from。

与推导式对比

与其他推导式对比如下：

生成器表达式（generator expression）也叫生成器推导式或生成器解析式，用法与列表推导式非常相似，在形式上生成器推导式使用圆括号（parentheses）作为定界符，而不是列表推导式所使用的方括号（square brackets）。
与列表推导式最大的不同是，生成器推导式的结果是一个生成器对象。生成器对象类似于迭代器对象，具有惰性求值的特点，只在需要时生成新元素，比列表推导式具有更高的效率，空间占用非常少，尤其适合大数据处理的场合。
使用生成器对象的元素时，可以根据需要将其转化为列表或元组，也可以使用生成器对象的next()方法或者内置函数next()进行遍历，或者直接使用for循环来遍历其中的元素。但是不管用哪种方法访问其元素，只能从前往后正向访问每个元素，不能再次访问
已访问过的元素，也不支持使用下标访问其中的元素。当所有元素访问结束以后，如果需要重新访问其中的元素，必须重新创建该生成器对象，enumerate、filter、map、zip等其他迭代器对象也具有同样的特点。

参考

https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/expressions.html#generator-expressions
https://www.cnblogs.com/shaosks/p/7084748.html

Python 生成器表达式

快速示例

简介

与推导式对比

参考

相关内容