python函数生成器 python函数之生成器函数

python中randhex函数的作用

python中randhex函数的作用是随机字符串生成器。randHex函数是Python中的随机字符串生成器，用于生成一个以16进制字符串表示的随机字符串，可用于密码生成，随机码生成等，可以用于生成唯一的ID，或者在加密算法中使用。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

相关问答

Q1: python生成器多次遍历（一）------复制生成器

当python中的生成器被完整遍历一次后，就无法再次遍历。

我们希望享有生成器迭代占用内存小的特性，又希望这个生成器能被遍历多次。

方案之一是使用函数 itertools.tee 来复制生成器

语法： generator1, generator2 = itertools.tee(generator, n=2)

generator是需要复制的生成器， n是复制出生成器个数，默认为2。

我们为了生成器能多次遍历，可以这样写：

generator, copy_generator = itertools.tee(generator, 2)

然后遍历copy_generator，保存的generator可以再次复制。

1、generator被复制后尽量不要使用

2、如果生成器中迭代的还是生成器，复制最外层生成器，生成器依然只能遍历一次。

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python生成器多次遍历（二）------创建生成器类

Q2: python中randum.randum(10)是什么意思？

Python中random.random(10)的意思是生成一个介于0和1之间的随机小数，数字10是指随机数生成器的种子。random.random()函数是Python内置的随机数生成器函数，会生成一个0到1之间的随机小数，包括0，不包括1。如果参数不给定则使用系统当前时间（单位：秒）来作为种子随机数生成器。如果在生成随机数时使用相同的种子，则可以得到相同的随机数序列。

在本例中，数字10作为种子随机数生成器，是为了使得随机数生成器生成的随机数序列每次运行程序时都是一样的。如果想要每次生成不同的随机数，可以在每次运行代码时不输入种子参数，或者输入一个随机的种子值来实现。

Q3: Python生成器简介

Python 中python函数生成器的 yield 关键字鲜为人知，但是作用却很大，正是因为有python函数生成器了yield，才有了Python生成器。

yield 是 Python 的关键字，它用于 从函数返回而不破坏其局部变量的状态 ，并且在调用该函数时，从最后一个 yield 语句开始执行。任何包含 yield 关键字的函数都称为生成器。

Python 中的 yield 关键字的作用类似于 Python 中的 return 语句，不同之处在于：

yield的优点

yield的缺点

Python 可以使用 括号() 创建生成器

更多时候，我们使用 yield 关键字创建生成器

下面这个生成器，前4次调用它时，返回的是0-3这几个特殊值，第5次调用它时返回一个10-20之间的随机整数。

更多时候，生成器可以返回无限的值。

注意 generator() 函数返回的是一个生成器对象，要想获取它的值，可以像上面那样在迭代器中取出它的值，我们也可以显式的调用next函数获取值。

Python | yield Keyword - GeeksforGeeks：

Q4: Python 函数 - 返回生成器

如果函数要返回一系列结果，我们常见python函数生成器的方法就是将结果放到一份列表中，然后返回给调用者。比如下面的函数，返回字符串中每个单词的首字母在真个字符串中的索引python函数生成器：

运行结果：

上述的结果完全符合我们的预期，但 get_word_index 函数不够简洁。下面我们尝试使用生成器来实现：

运行结果：

改写之后，不仅运行结果符合要求，由于不需要和 result 列表交互，函数也变得非常简洁。下面我们就来详细学习下生成器吧~

生成器是指使用 yield 表达式的函数，调用生成器函数时，它并不会真的运行，而是会返回迭代器。每次在这个迭代器上面调用内置的 next 函数时，迭代器就会把生成器推进到下一个 yield 表达式那里。生成器传给 yield 的值均会由迭代器返回给调用者。

此外，如果输入量非常大，使用列表作为返回值，那么程序就有可能耗尽内存并崩溃。相反，使用生成器之后，则可以应对任意长度的输入数据。

例如，下面这个生成器函数可以获取文件中单词的索引，而不管文件内容多大，该函数执行时消耗的内存，只由单行的文本长度决定：

其中 test_generator.txt 中的内容如下：

运行结果：

下面这句话特别重要： 生成器函数返回的迭代器，是由状态的，及调用者不应该反复使用它 。我们那 word_index_iter 来说明：

如果想重复调用，请将其封装成容器：

运行结果：

关于上述自定义容器的实现原理，我的另外一篇文章做python函数生成器了详细介绍，链接奉上：

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