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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python中xrange与yield的用法实例分析由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
本文实例分析了Python中xrange与yield的用法。分享给大家供大家参考，具体如下:
range和xrange 。
Python提供了生成和返回整数序列的内置函数range及xrange，虽然这两个函数在功能上是差不多的，但其实现原理还是有差别的。range(n, m)返回的是一个从n到(m-1)的连续的整数列表，而xrange(n, m)返回的却是一个特殊的目的对象，即xrange对象本身. 。
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>>>
range
(
1
,
5
)
[
1
,
2
,
3
,
4
]
>>>
xrange
(
1
,
5
)
xrange
(
1
,
5
)
>>>
type
(
xrange
(
1
,
5
))
<
type
'xrange'
>
|
但在python2.x中xrange返回的却不是一个迭代器，所以 x = xrange(n, m), x.next()会出错。假如需要返回一个迭代器，需要调用iter(xrange(….)) 。
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|
>>> x
=
iter
(
xrange
(
1
,
5
))
>>> x.
next
()
1
>>> x.
next
()
2
|
也就是，调用range和xrange程序在运行中占用的内存是不一样的。使用range，程序将首先生成一个list，然后再隐含调用list的iter获取元素。而使用xrange，程序在每次循环产生的是一个xrange对象，这个对象是iterable，根据返回的这个xrange对象我们可以获取元素.
生成器与yield 。
借助python的生成器，我们可以实现像内置xrange函数的生成器，但这个生成器返回的是一个又浮点型值组成的序列而不是整型序列.
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>>>
def
frange(start, stop, step
=
1.0
):
while
start < stop:
yield
start
start
+
=
step
>>> frange(
1.0
,
5.0
)
<generator
object
frange at
0x01343148
>
>>>
for
i
in
frange(
1.0
,
5.0
):
print
i,
1.0
2.0
3.0
4.0
>>> x
=
iter
(frange(
1.0
,
5.0
))
>>> x.
next
()
1.0
>>> x.
next
()
2.0
|
在python中，在函数体出现一个或者多个yield，这个函数就是生成器(generator)。在调用生成器的时，系统不会执行该生成器函数体。生成器被调用时将返回一个特殊的迭代器对象，这个个对象包含了生成器函数体、函数体的本地变量（包括函数体参数）以及当前的执行位置.
在调用返回的迭代器对象的next方法时，生成器将执行到下一个yield语句.
在执行完yield语句时，函数的执行将被“冻结”，保留执行的当前位置和未经使用的本地变量，并将yield语句的执行结果返回作为next方法的结果。继续调用next则继续调用yield，直到函数体运行结束或者执行了return语句（return语句不能含有表达式）.
最常见的，生成器可以用来构建迭代器。假如我们需要一个从1到N，然后从N到1的数字组成的序列，可以使用生成器
|
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>>>
def
updown(N):
for
x
in
xrange
(
1
, N):
yield
x
for
x
in
xrange
(N,
0
,
-
1
):
yield
x
>>>
for
i
in
updown(
5
):
print
i,
|
当一个函数需要返回一个列表的时候，使用生成器可能更灵活。生成器可以构建一个误解的迭代器，返回一个无限的结果序列。更进一步，生成器构建的迭代器执行的是懒计算:只有函数需要时才会计算结果.
所以假如需要对一个序列进行迭代功能，可以考虑迭代器.
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助.
原文链接：http://www.cnblogs.com/aademeng/articles/7262670.html 。
最后此篇关于Python中xrange与yield的用法实例分析的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python中xrange与yield的用法实例分析的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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