Python生成器常见问题及解决方案

在Python中，生成器和函数很像，都是在运行的过程中才会去确定各种变量的值，所以在很多情况下，会导致各种各样的问题。

def generator_test1():
  # 0...9 generator
  x = (i for i in range(10))
  # 5..9 generator
  x_filter = filter(lambda y: y >= 5, x)
  # first use the x
  L = list(x)
  print("L, x", L)
  # then use x_filter
  l = list(x_filter)
  print("l, x_filter", l)
if __name__ == "__main__":
  generator_test1()

输出结果为：

L, x [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l, x_filter []

上述代码中，x_filter是基于生成器x构建的生成器，但是由于x在x_filter使用之前先被用掉了，所以在使用x_filter的时候，才去获取x的值，而此时x已经用完了，最终导致x_filter转化成的列表是空的。

def generator_test2():
  x = (i for i in range(10))
  for i in range(10):
    x = (j + i for j in x)
  L = list(x)
  print("L, x", L)
if __name__ == "__main__":
  generator_test2()

输出结果：

L, x [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]　

上述代码中，每次循环都基于原先的生成器构建一个新的生成器，由于并未使用，所以生成器x中的i并没有被赋值。在后面转化成列表的时候才去获取i的值，而此时由于i为9,所以所有的生成器x的i都为9，原始的x是0到9的生成器，接下来的10个生成器每个都在原始值上加9，导致每个值都增大了90。下面是此例的一个变体：

def generator_test3():
  x = (i for i in range(10))
  for i in range(10):
    x = (j + i for j in x)
  i = 20
  L = list(x)
  print("L, x", L)

if __name__ == "__main__":
  generator_test3()

输出结果：

L, x [200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209]


上述代码表明，可以临时改变i从而让生成器发生改变。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持python博客。