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這篇文章給大家介紹怎么在python中解析生成器，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
python的五大特點：1.簡單易學，開發程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。
1、說明
生成器解析其實就是列表解析的擴展，當我們明確需要使用小標訪問的時候，使用列表解析。而如果只需要對結果進行迭代的時候，優先使用生成器解析。
還有一個場景，就是要對結果進行緩存的時候，就只能使用列表解析了。不過使用生成器解析的場景確實要比列表解析來的多。
2、實例
python3 中的 range 函數就是一個典型的生成器，無論給它一個多么大的數，它占用內存始終很小。但是下面的代碼會返回一個占用空間很大的列表：
[x ** 2 for x in range(100000)]
當我們想讓它返回的結果也像生成器一樣可以將中括號換成小括號：
>>> (x ** 2 for x in range(100000)) <generator object <genexpr> at 0x7fb246656620>
使用 next 函數就可以查看里面的每個值，當然 for 循環也可以。
因此將列表解析的中括號變成小括號就是生成器的語法。
關于怎么在python中解析生成器就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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