小编给大家分享一下Python生成器常见问题有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
在Python中，生成器和函数很像，都是在运行的过程中才会去确定各种变量的值，所以在很多情况下，会导致各种各样的问题。
def generator_test1():
# 0...9 generator
x = (i for i in range(10))
# 5..9 generator
x_filter = filter(lambda y: y >= 5, x)
# first use the x
L = list(x)
print("L, x", L)
# then use x_filter
l = list(x_filter)
print("l, x_filter", l)
if __name__ == "__main__":
generator_test1()输出结果为：
L, x [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
l, x_filter []
上述代码中，x_filter是基于生成器x构建的生成器，但是由于x在x_filter使用之前先被用掉了，所以在使用x_filter的时候，才去获取x的值，而此时x已经用完了，最终导致x_filter转化成的列表是空的。
def generator_test2():
x = (i for i in range(10))
for i in range(10):
x = (j + i for j in x)
L = list(x)
print("L, x", L)
if __name__ == "__main__":
generator_test2()输出结果：
L, x [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
上述代码中，每次循环都基于原先的生成器构建一个新的生成器，由于并未使用，所以生成器x中的i并没有被赋值。在后面转化成列表的时候才去获取i的值，而此时由于i为9,所以所有的生成器x的i都为9，原始的x是0到9的生成器，接下来的10个生成器每个都在原始值上加9，导致每个值都增大了90。下面是此例的一个变体：
def generator_test3():
x = (i for i in range(10))
for i in range(10):
x = (j + i for j in x)
i = 20
L = list(x)
print("L, x", L)
if __name__ == "__main__":
generator_test3()输出结果：
L, x [200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209]
上述代码表明，可以临时改变i从而让生成器发生改变。
python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
以上是“Python生成器常见问题有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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