Python 从生成器中获取下一项

在 Python 中，生成器是一种可以暂停和恢复执行的函数。生成器使用 yield 语句产生值，而不是使用 return 语句。因此，在每次调用生成器时，它都会在最后一次调用 yield 语句的位置暂停执行，并在下一次调用时从该位置继续执行。在这篇文章中，我们将讨论如何从生成器中获取下一项。

生成器基础

在介绍如何从生成器中获取下一项之前，我们有必要了解一些有关生成器的基础知识。下面是一个简单的生成器示例：

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = my_generator()

在上面的示例中，我们定义了一个生成器函数 my_generator()，它使用 yield 语句产生值。我们还创建了一个名为 gen 的生成器对象。

要从生成器中获取下一项，我们可以使用 next() 函数。每次调用 next() 函数时，它都会从生成器中返回下一项。

下面的示例演示了如何使用 next() 函数从生成器中获取下一项：

print(next(gen)) # 输出 1
print(next(gen)) # 输出 2
print(next(gen)) # 输出 3

for 循环中使用生成器

在 Python 中，我们通常使用 for 循环遍历一个序列。然而，我们也可以使用 for 循环遍历一个生成器。当使用 for 循环遍历一个生成器时，for 循环会自动调用 next() 函数并处理 StopIteration 异常。

下面的示例演示了如何在 for 循环中使用生成器：

for item in my_generator():
    print(item)

上面的示例将输出以下内容：

1
2
3

生成器和列表比较

在 Python 中，通常使用列表来存储一系列元素。列表具有一些优点，例如可以随机访问、可以使用索引等等。但是，当列表中元素的数量非常大时，它可能会占用大量的内存。此时，生成器就变得更加有用，因为它只会在需要时产生值，这就使得它占用的内存更少。

另一个区别是，当我们需要对一系列元素进行操作时，列表可以使用通用的、适用于所有序列的函数，例如 len()、sorted() 等等。而对于生成器，我们需要自己实现这些函数。

总结

生成器是 Python 中强大的工具之一。使用生成器可以避免占用大量内存的问题，并且在需要时产生值。要从生成器中获取下一项，我们可以使用 next() 函数。当使用 for 循环遍历一个生成器时，for 循环可以自动调用 next() 函数并处理 StopIteration 异常。