Question

我刚看到一个使用网页生成器的Fibonacci系列示例。这是我看到的例子

def fibonacci(n):
    curr = 1
    prev = 0
    counter = 0
    while counter < n:
        yield curr
        prev, curr = curr, prev + curr
        counter += 1

用户可以输入限制'n'。

我的问题是在这里使用发电机的用途是什么？发电机如何使用户受益？他获得了什么样的优势，而不仅仅是在这里使用普通的打印信息打印系列？

我同意，如果用户必须将值存储在列表中并稍后处理，则yield可以在运行时生成数字。

在这种情况下，什么可以使用收益？

Answer 1

生成器而不是函数的优点是它可以保持其状态。

如果您使用了递归函数，计算第5个斐波纳契数就相当于计算第1个，然后计算第1个和第2个，然后计算第1个，第2个和第3个，依此类推，直到第5个。

你可以看到这对大数字来说是怎样的问题;浪费了很多资源。

使用生成器，您计算第1个，并记住它是什么，这样您就不必再次计算它以找到第二个。与功能在返回时停止的功能不同，发电机可以保持状态。因此它计算第一个数字，并在需要时计算第二个数字，然后计算第三个数字，而不会浪费处理能力，因为它不需要每次重新计算整个数据;它记得以前的状态。

关于打印与产量，显然如果你想使用你为其他东西计算的斐波那契数字，你就不能使用打印结果;它只是在屏幕上输出。如果您想生成图表，例如，print不会，您必须将值传递给您的绘图功能。

Answer 2

通过产生该值，函数的调用者可以访问中间结果，从而使这个内存有效。

例如，以下内容会为您提供最多n的所有结果，但要求您先创建一个列表来保存这些值：

def fibonacci(n):
    results = []
    curr = 1
    prev = 0
    counter = 0
    while counter < n:
        results.append(curr)
        prev, curr = curr, prev + curr
        counter += 1
    return results

如果我的代码询问{{1}}，那不仅需要很长时间才能生成，而且还需要重要的内存量。

生成器选项使调用者可以立即访问结果，这意味着他们可以在程序的另一部分中使用一个中间结果。）

这使得发电机功能更加灵活多变。您可以对斐波那契结果求和，而无需重写生成器，例如：

fibonacci(10 ** 9)

这仍然是内存效率，在产生结果时进行求和，所有10个结果都不会存在于内存中。只需要当前的中间值，以及到目前为止的总和。

如果您只想打印值，可以循环执行：

sum_of_fibonacci_10 = sum(fibonacci(10))

并且代码仍然有效，我们仍然不必更改生成器函数。

因此，生成器可让您维护和共享中间状态，从而节省内存。这也可以通过类来完成，但生成器更具可读性。以下内容也是如此，但并不容易理解：

for next_value in fibonacci(10):
    print(next_value)

Answer 3

使用生成器可让您在闲暇时生成序列一次的“提示”。您可以检索并打印结果，但不需要。

函数中的普通ol'循环将一直运行，直到达到破坏条件 - 或者永远 - 并且没有任何特殊的铃声和口哨声，阻止代码的执行直到循环终止。

这意味着一旦你杀了解释器，一个无限循环只会停止，很快就会杀死它，因为它会开始像吃疯狂计算一样吃掉资源非常高的金额。

产生暂停之间的暂停和返回该值，而不是像print（）那样只显示它。这意味着你可以检索第n个斐波纳契数，做一些其他的东西五分钟，然后检索第n + 1个数字。

斐波那契系列发电机的好处

3 个答案: