什么是生成器?
yield
该函数没有运行而是返回了一个对象
生成器是迭代器
需要满足迭代器协议
yield对函数做了什么
和class定义的迭代器进行对比
创建生成器
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
L = [x * x for x in range(10)]
L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
g = (x * x for x in range(10))
g
<generator objectat 0x1022ef630>
生成器如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值,但正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
... print(n)
所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。
如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现:
斐波拉契数列:
点击查看代码
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
把上述函数变为generator函数:
点击查看代码
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值:
for n in fib(6):
... print(n)
...
1
1
2
3
5
8
想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中:
g = fib(6)
while True:
... try:
... x = next(g)
... print('g:', x)
... except StopIteration as e:
... print('Generator return value:', e.value)
... break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done
generator函数和普通函数的执行流程不一样
generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
e.g
点击查看代码
def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)
调用时:
o = odd()
next(o)
step 1
1
next(o)
step 2
3
next(o)
step 3
5
next(o)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
StopIteration
在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没有yield可以执行了,所以,第4次调用next(o)就报错。
注意:调用generator函数会创建一个generator对象,多次调用generator函数会创建多个相互独立的generator。
next(odd())
step 1
1
next(odd())
step 1
1
next(odd())
step 1
1
上述代码实际创建了3个完全独立的generator,正确写法应先创建一个generator对象,然后对这个对象调用next()
小结:在python中可以简单地把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator,generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束
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