Python生成器

　　生成器

　　1. 生成器

　　利用迭代器，我們可以在每次迭代獲取數(shù)據(jù)(通過(guò)next()方法)時(shí)按照特定的規(guī)律進(jìn)行生成。但是我們?cè)趯?shí)現(xiàn)一個(gè)迭代器時(shí)，關(guān)于當(dāng)前迭代到的狀態(tài)需要我們自己記錄，進(jìn)而才能根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)生成下一個(gè)數(shù)據(jù)。為了達(dá)到記錄當(dāng)前狀態(tài)，并配合next()函數(shù)進(jìn)行迭代使用，我們可以采用更簡(jiǎn)便的語(yǔ)法，即生成器(generator)。生成器是一類特殊的迭代器。

　　2. 創(chuàng)建生成器方法1

　　要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)生成器，有很多種方法。第一種方法很簡(jiǎn)單，只要把一個(gè)列表生成式的 [ ]改成 ( )

　　In [15]: L = [ x*2 for x in range(5)]

　　In [16]: L

　　Out[16]: [0, 2, 4, 6, 8]

　　In [17]: G = ( x*2 for x in range(5))

　　In [18]: G

　　Out[18]: at 0x7f626c132db0>

　　In [19]:

　　創(chuàng)建 L 和 G 的區(qū)別僅在于最外層的 [ ] 和 ( ) ， L 是一個(gè)列表，而 G

　　是一個(gè)生成器。我們可以直接打印出列表L的每一個(gè)元素，而對(duì)于生成器G，我們可以按照迭代器的使用方法來(lái)使用，即可以通過(guò)next()函數(shù)、for循環(huán)、list()等方法使用。

　　In [19]: next(G)

　　Out[19]: 0

　　In [20]: next(G)

　　Out[20]: 2

　　In [21]: next(G)

　　Out[21]: 4

　　In [22]: next(G)

　　Out[22]: 6

　　In [23]: next(G)

　　Out[23]: 8

　　In [24]: next(G)

　　---------------------------------------------------------------------------

　　StopIteration Traceback (most recent call last)

　　in ()

　　----> 1 next(G)

　　StopIteration:

　　In [25]:

　　In [26]: G = ( x*2 for x in range(5))

　　In [27]: for x in G:

　　....: print(x)

　　....:

　　0

　　2

　　4

　　6

　　8

　　3. 創(chuàng)建生成器方法2

　　generator非常強(qiáng)大。如果推算的算法比較復(fù)雜，用類似列表生成式的 for

　　循環(huán)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，還可以用函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

　　我們?nèi)匀挥蒙弦还?jié)提到的斐波那契數(shù)列來(lái)舉例，回想我們?cè)谏弦还?jié)用迭代器的實(shí)現(xiàn)方式：

　　class FibIterator(object):

　　"""斐波那契數(shù)列迭代器"""

　　def __init__(self, n):

　　"""

　　:param n: int, 指明生成數(shù)列的前n個(gè)數(shù)

　　"""

　　self.n = n

　　# current用來(lái)保存當(dāng)前生成到數(shù)列中的第幾個(gè)數(shù)了

　　self.current = 0

　　# num1用來(lái)保存前前一個(gè)數(shù)，初始值為數(shù)列中的第一個(gè)數(shù)0

　　self.num1 = 0

　　# num2用來(lái)保存前一個(gè)數(shù)，初始值為數(shù)列中的第二個(gè)數(shù)1

　　self.num2 = 1

　　def __next__(self):

　　"""被next()函數(shù)調(diào)用來(lái)獲取下一個(gè)數(shù)"""

　　if self.current < self.n:

　　num = self.num1

　　self.num1, self.num2 = self.num2, self.num1+self.num2

　　self.current += 1

　　return num

　　else:

　　raise StopIteration

　　def __iter__(self):

　　"""迭代器的__iter__返回自身即可"""

　　return self

　　注意，在用迭代器實(shí)現(xiàn)的方式中，我們要借助幾個(gè)變量(n、current、num1、num2)來(lái)保存迭代的狀態(tài)?，F(xiàn)在我們用生成器來(lái)實(shí)現(xiàn)一下。

　　In [30]: def fib(n):

　　....: current = 0

　　....: num1, num2 = 0, 1

　　....: while current < n:

　　....: num = num1

　　....: num1, num2 = num2, num1+num2

　　....: current += 1

　　....: yield num

　　....: return 'done'

　　....:

　　In [31]: F = fib(5)

　　In [32]: next(F)

　　Out[32]: 1

　　In [33]: next(F)

　　Out[33]: 1

　　In [34]: next(F)

　　Out[34]: 2

　　In [35]: next(F)

　　Out[35]: 3

　　In [36]: next(F)

　　Out[36]: 5

　　In [37]: next(F)

　　---------------------------------------------------------------------------

　　StopIteration Traceback (most recent call last)

　　in ()

　　----> 1 next(F)

　　StopIteration: done

　　在使用生成器實(shí)現(xiàn)的方式中，我們將原本在迭代器__next__方法中實(shí)現(xiàn)的基本邏輯放到一個(gè)函數(shù)中來(lái)實(shí)現(xiàn)，但是將每次迭代返回?cái)?shù)值的return換成了yield，此時(shí)新定義的函數(shù)便不再是函數(shù)，而是一個(gè)生成器了。

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)：只要在def中有yield關(guān)鍵字的就稱為 生成器

　　此時(shí)按照調(diào)用函數(shù)的方式( 案例中為F = fib(5))使用生成器就不再是執(zhí)行函數(shù)體了，而是會(huì)返回一個(gè)生成器對(duì)象(案例中為F)，然后就可以按照使用迭代器的方式來(lái)使用生成器了。

　　In [38]: for n in fib(5):

　　....: print(n)

　　....:

　　1

　　1

　　2

　　3

　　5

　　但是用for循環(huán)調(diào)用generator時(shí)，發(fā)現(xiàn)拿不到generator的return語(yǔ)句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯(cuò)誤，返回值包含在StopIteration的value中：

　　In [39]: g = fib(5)

　　In [40]: while True:

　　....: try:

　　....: x = next(g)

　　..... print("value:%d"%x)

　　....: except StopIteration as e:

　　....: print("生成器返回值:%s"%e.value)

　　....: break

　　....:

　　value:1

　　value:1

　　value:2

　　value:3

　　value:5

　　生成器返回值:done

　　In [41]:

　　總結(jié)

　　使用了yield關(guān)鍵字的函數(shù)不再是函數(shù)，而是生成器。(使用了yield的函數(shù)就是生成器)

　　yield關(guān)鍵字有兩點(diǎn)作用：

　　保存當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)(斷點(diǎn))，然后暫停執(zhí)行，即將生成器(函數(shù))掛起

　　將yield關(guān)鍵字后面表達(dá)式的值作為返回值返回，此時(shí)可以理解為起到了return的作用

　　可以使用next()函數(shù)讓生成器從斷點(diǎn)處繼續(xù)執(zhí)行，即喚醒生成器(函數(shù))

　　Python3中的生成器可以使用return返回最終運(yùn)行的返回值，而Python2中的生成器不允許使用return返回一個(gè)返回值(即可以使用return從生成器中退出，但return后不能有任何表達(dá)式)。鄭州婦科醫(yī)院 http://www.zykdfkyy.com/

　　4. 使用send喚醒

　　我們除了可以使用next()函數(shù)來(lái)喚醒生成器繼續(xù)執(zhí)行外，還可以使用send()函數(shù)來(lái)喚醒執(zhí)行。使用send()函數(shù)的一個(gè)好處是可以在喚醒的同時(shí)向斷點(diǎn)處傳入一個(gè)附加數(shù)據(jù)。

　　例子：執(zhí)行到y(tǒng)ield時(shí)，gen函數(shù)作用暫時(shí)保存，返回i的值;

　　temp接收下次c.send("python")，send發(fā)送過(guò)來(lái)的值，c.next()等價(jià)c.send(None)

　　In [10]: def gen():

　　....: i = 0

　　....: while i<5:

　　....: temp = yield i

　　....: print(temp)

　　....: i+=1

　　....:

　　使用send

　　In [43]: f = gen()

　　In [44]: next(f)

　　Out[44]: 0

　　In [45]: f.send('haha')

　　haha

　　Out[45]: 1

　　In [46]: next(f)

　　None

　　Out[46]: 2

　　In [47]: f.send('haha')

　　haha

　　Out[47]: 3

　　使用next函數(shù)

　　In [11]: f = gen()

　　In [12]: next(f)

　　Out[12]: 0

　　In [13]: next(f)

　　None

　　Out[13]: 1

　　In [14]: next(f)

　　None

　　Out[14]: 2

　　In [15]: next(f)

　　None

　　Out[15]: 3

　　In [16]: next(f)

　　None

　　Out[16]: 4

　　In [17]: next(f)

　　None

　　---------------------------------------------------------------------------

　　StopIteration Traceback (most recent call last)

　　in ()

　　----> 1 next(f)

　　StopIteration:

　　使用__next__()方法(不常使用)

　　In [18]: f = gen()

　　In [19]: f.__next__()

　　Out[19]: 0

　　In [20]: f.__next__()

　　None

　　Out[20]: 1

　　In [21]: f.__next__()

　　None

　　Out[21]: 2

　　In [22]: f.__next__()

　　None

　　Out[22]: 3

　　In [23]: f.__next__()

　　None

　　Out[23]: 4

　　In [24]: f.__next__()

　　None

　　---------------------------------------------------------------------------

　　StopIteration Traceback (most recent call last)

　　in ()

　　----> 1 f.__next__()