本篇文章为大家展示了如何在Python中使用函数生成器，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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1.python函数运行原理
import inspect
frame = None
def foo():
bar()
def bar():
global frame
frame = inspect.currentframe()
pass
# python解释器 python.exe 会用一个叫做PyEval_EvalFrameEx(c语言函数)去执行foo函数,首先会创建一个栈帧(stack frame),
"""
python在运行前会编译成字节码对象
当foo调用bar函数进,又会创建一个栈帧,
关键是所有的栈帧都是分配在堆内存, 堆内存有个特点,不手动释放,就会一直存在
这就决定了栈帧可以独立于调用者存在.
"""
# import dis
# print(dis.dis(foo)) # 查看foo函数的字节码
foo() #先调用一下foo函数 ,这个frame就有值.
print(frame.f_code.co_name) # bar 查看这个栈帧, bar 所以还是可以拿到bar的栈帧,然后就可以调用bar函数
caller_frame = frame.f_back # 当前frame栈帧的调用者的栈帧
print(caller_frame.f_code.co_name) # foo , 也可以拿到bar函数的栈帧
python中函数的调用就是创建栈帧的过程,而这些创建的栈帧都是存放在堆上面,不释放就永久存在,所以我们拿到每个函数对应的栈帧,就可以调用这个函数.
java就不行了,函数执行完毕,直接弹栈完蛋.
2.生成器执行原理
测试代码
def gen_fun():
yield 1
name = 'admin'
yield 2
gender = 'male'
return 3
看看测试代码对应的字节码文件
0 LOAD_CONST 1 (1)
YIELD_VALUE
POP_TOP
6 LOAD_CONST 2 ('admin')
STORE_FAST 0 (name)
10 LOAD_CONST 3 (2)
YIELD_VALUE
POP_TOP
16 LOAD_CONST 4 ('male')
STORE_FAST 1 (gender)
20 LOAD_CONST 5 (3)
RETURN_VALUE
None测试gi_frame
# 在没有执行生成器时
print(gen.gi_frame.f_lasti) # -1 ,在没有调用next方法迭代时,f_lasti 等于-1, 表示还没开始呢
print(gen.gi_frame.f_locals) # {}
# 执行第一行
next(gen)
print(gen.gi_frame.f_lasti) # 2 # 执行一行next后,代码停在了第二行,看上面字节码文件
print(gen.gi_frame.f_locals) # {}
# 再执行一次
next(gen)
print(gen.gi_frame.f_lasti) # 12 # 又执行一次next之后,程序停在了12行
print(gen.gi_frame.f_locals) # {'name': 'admin'}由上面的测试代码可以知道,在生成器的gi_frame对象中维护着两个重要的属性f_lasti和f_locals.
f_lasti记录着当前代码运行到哪一行了(注意这里的那一行是指编译之后的字节码文件)
f_locals维护着当前生成器中的属性字段
有了这两个属性,生成器就知道下一次next从哪儿开始执行了....
Python的优点有哪些
1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。
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本文标题：如何在Python中使用函数生成器-创新互联
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