Python生成器使用时，有哪些细节问题需留意？

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在Python中，生成器和函数非常相似，都是在运行过程中才确定各种变量的值，因此在很多情况下，会导致各种各样的问题。下面是一个简单的生成器函数的示例：

pythondef generator_test1(): for i in range(5): yield i

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]

以上就是python 生成器需注意的小问题的详细内容，更多关于python 生成器的资料请关注易盾网络其它相关文章！