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python文章生成器（python 文章生成器）

发布时间：2023-04-16 09:53:06 稿源：创意岭阅读： 68

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于python文章生成器的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

如何更好地理解Python迭代器和生成器
如何编写Python文档生成器

python文章生成器（python 文章生成器）

如何更好地理解Python迭代器和生成器

Python这门语言中，生成器毫无疑问是最有用的特性之一。与此同时，也是使用的最不广泛的Python特
性之一。究其原因，主要是因为，在其他主流语言里面没有生成器的概念。正是由于生成器是一
个“新”的东西，所以，它一方面没有引起广大工程师的重视，另一方面，也增加了工程师的学习成本，
最终导致大家错过了Python中如此有用的一个特性。
我的这篇文章，希望通过简单易懂的方式，深入浅出地介绍Python的生成器，以改变“如此有用的特性却
使用极不广泛”的现象。本文的组织如下：在第1章，我们简单地介绍了Python中的迭代器协议；在本文
第2章，将会详细介绍生成器的概念和语法；在第3章，将会给出一个有用的例子，说明使用生成器的好
处；在本文最后，简单的讨论了使用生成器的注意事项。
1. 迭代器协议
由于生成器自动实现了迭代器协议，而迭代器协议对很多人来说，也是一个较为抽象的概念。所以，为了
更好的理解生成器，我们需要简单的回顾一下迭代器协议的概念。
1. 迭代器协议是指：对象需要提供next方法，它要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个
StopIteration异常，以终止迭代
2. 可迭代对象就是：实现了迭代器协议的对象
3. 协议是一种约定，可迭代对象实现迭代器协议，Python的内置工具(如for循环，sum，min，max函
数等)使用迭代器协议访问对象。
举个例子：在所有语言中，我们都可以使用for循环来遍历数组，Python的list底层实现是一个数组，所
以，我们可以使用for循环来遍历list。如下所示：
>>> for n in [1, 2, 3, 4]:
... print n
但是，对Python稍微熟悉一点的朋友应该知道，Python的for循环不但可以用来遍历list，还可以用来遍历
文件对象，如下所示：
>>> with open(‘/etc/passwd’) as f: # 文件对象提供迭代器协议
... for line in f: # for循环使用迭代器协议访问文件
... print line
...
为什么在Python中，文件还可以使用for循环进行遍历呢？这是因为，在Python中，文件对象实现了迭代
器协议，for循环并不知道它遍历的是一个文件对象，它只管使用迭代器协议访问对象即可。正是由于
Python的文件对象实现了迭代器协议，我们才得以使用如此方便的方式访问文件，如下所示：
>>> f = open('/etc/passwd')
>>> dir(f)
['__class__', '__enter__', '__exit__', '__iter__', '__new__', 'writelines', '...'
2. 生成器
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产
生结果。这也是生成器的主要好处。
Python有两种不同的方式提供生成器：
2017/11/6 如何更好地理解Python迭代器和生成器？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/20829330 2/5
1. 生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一
个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行
2. 生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个
结果列表
2.1 生成器函数
我们来看一个例子，使用生成器返回自然数的平方（注意返回的是多个值）：
def gensquares(N):
for i in range(N):
yield i ** 2
for item in gensquares(5):
print item,
使用普通函数：
def gensquares(N):
res = []
for i in range(N):
res.append(i*i)
return res
for item in gensquares(5):
print item,
可以看到，使用生成器函数代码量更少。
2.2 生成器表达式
使用列表推导，将会一次产生所有结果：
>>> squares = [x**2 for x in range(5)]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16]
将列表推导的中括号，替换成圆括号，就是一个生成器表达式：
>>> squares = (x**2 for x in range(5))
>>> squares>>> next(squares)
0
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> list(squares)
[9, 16]
Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象
的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协
2017/11/6 如何更好地理解Python迭代器和生成器？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/20829330 3/5
议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：
>>> sum(x ** 2 for x in xrange(4))
而不用多此一举的先构造一个列表：
>>> sum([x ** 2 for x in xrange(4)])
2.3 再看生成器
前面已经对生成器有了感性的认识，我们以生成器函数为例，再来深入探讨一下Python的生成器：
1. 语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义，差别在
于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值
2. 自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for
循环，sum函数）。由于生成器自动实现了迭代器协议，所以，我们可以调用它的next方法，并且，
在没有值可以返回的时候，生成器自动产生StopIteration异常
3. 状态挂起：生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，
以便之后从它离开的地方继续执行
3. 示例
我们再来看两个生成器的例子，以便大家更好的理解生成器的作用。
首先，生成器的好处是延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大
数据量处理，将会非常有用。
大家可以在自己电脑上试试下面两个表达式，并且观察内存占用情况。对于前一个表达式，我在自己的电
脑上进行测试，还没有看到最终结果电脑就已经卡死，对于后一个表达式，几乎没有什么内存占用。
sum([i for i in xrange(10000000000)])
sum(i for i in xrange(10000000000))
除了延迟计算，生成器还能有效提高代码可读性。例如，现在有一个需求，求一段文字中，每个单词出现
的位置。
不使用生成器的情况：
def index_words(text):
result = []
if text:
result.append(0)
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
result.append(index)
return result
使用生成器的情况：
2017/11/6 如何更好地理解Python迭代器和生成器？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/20829330 4/5
def index_words(text):
if text:
yield 0
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
yield index
这里，至少有两个充分的理由说明，使用生成器比不使用生成器代码更加清晰：
1. 使用生成器以后，代码行数更少。大家要记住，如果想把代码写的Pythonic，在保证代码可读性的前
提下，代码行数越少越好
2. 不使用生成器的时候，对于每次结果，我们首先看到的是result.append(index)，其次，才是index。
也就是说，我们每次看到的是一个列表的append操作，只是append的是我们想要的结果。使用生成
器的时候，直接yield index，少了列表append操作的干扰，我们一眼就能够看出，代码是要返回
index。
这个例子充分说明了，合理使用生成器，能够有效提高代码可读性。只要大家完全接受了生成器的概念，
理解了yield语句和return语句一样，也是返回一个值。那么，就能够理解为什么使用生成器比不使用生成
器要好，能够理解使用生成器真的可以让代码变得清晰易懂。
4. 使用生成器的注意事项
相信通过这篇文章，大家已经能够理解生成器的作用和好处。但是，还没有结束，使用生成器，也有一点
注意事项。
我们直接来看例子，假设文件中保存了每个省份的人口总数，现在，需要求每个省份的人口占全国总人口
的比例。显然，我们需要先求出全国的总人口，然后在遍历每个省份的人口，用每个省的人口数除以总人
口数，就得到了每个省份的人口占全国人口的比例。
如下所示：
def get_province_population(filename):
with open(filename) as f:
for line in f:
yield int(line)
gen = get_province_population('data.txt')
all_population = sum(gen)
#print all_population
for population in gen:
print population / all_population
执行上面这段代码，将不会有任何输出，这是因为，生成器只能遍历一次。在我们执行sum语句的时候，
就遍历了我们的生成器，当我们再次遍历我们的生成器的时候，将不会有任何记录。所以，上面的代码不
会有任何输出。
因此，生成器的唯一注意事项就是：生成器只能遍历一次。
5. 总结
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本文深入浅出地介绍了Python中，一个容易被大家忽略的重要特性，即Python的生成器。为了讲解生成
器，本文先介绍了迭代器协议，然后介绍了生成器函数和生成器表达式，并通过示例演示了生成器的优点
和注意事项。在实际工作中，充分利用Python生成器，不但能够减少内存使用，还能够提高代码可读性。
掌握生成器也是Python高手的标配。希望本文能够帮助大家理解Python的生成器

如何编写Python文档生成器

一、启动“自动编写摘要”功能
Word 97/2000/XP/2003均支持此项功能，用Word打开需要编辑的论文后，在“工具”菜单选择“自动编写摘要”即可弹出对话框。如果安装的不是Word的完整版，系统会提示放入Office的安装盘进行此功能项的安装。
二、功能设置简介
Word本身提供了四种不同类型的摘要可供选择。下面分别说明：
1．突出显示要点：选择该项的话，Word将对论文进行分析摘录，将其中的中心句和关键词语用反白形式在原文档中突出显示。
特点：简明扼要，突出重点。
2．在文档顶端插入摘要或摘录文字：由Word自动摘录论文要点，并将摘要自动放置于论文之前，正文部分保持不变。
特点：大部分论文都采用了这种格式，当然也要选择此项了。
3．新建一篇文档并将摘要置于其中：用摘录的关键词句自动生成一篇新文档。
特点：原文档无任何形式的改变。
4．在不退出原文档的情况下隐藏除摘要以外的其它内容：将Word搜索到的关键语句和重点词语单独留下，自动隐藏文档中其它内容。
特点：更适合阅读长篇文档，文章的主要观点一目了然。
三、细节设置
在论文摘要类型完成之后，就需要对论文摘要的细节进行调整了。
在“摘要长度”的选项中可以设置论文摘要的长短；单击下拉箭头有三种选择：按句数、字数和所占的比例。
小贴士：如果论文的每一个点比较集中，摘要文字在文中各段中分布较均匀，百分比可以取小些，如5%左右。如果比较分散，值可以取大些，如15%。
四、摘要的修改
如果你选择的是第一种摘要，经过上述设置，你感觉摘要还不直观，还可以在弹出的“自动编写摘要”的悬浮框上，直接调节左/右小箭头来逐渐减小/增大摘要的比例大小；而且同时你还可以通过单击最左边的图标在“突出显示”和“只显示摘要”的效果切换中进行查看，这是不是很直观啊！设置完成后，单击“确定”退出即可。

以上就是关于python文章生成器相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。