理解python中生成器用法

生成器(generator)概念生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次

生成器(generator)概念

生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。

生成器语法

生成器表达式： 通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成() 生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。

>>> gen = (x**2 for x in range(5))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x0000000002FB7B40>
>>> for g in gen:
... print(g, end='-')
...
0-1-4-9-16-
>>> for x in [0,1,2,3,4,5]:
... print(x, end='-')
...
0-1-2-3-4-5-

生成器函数： 在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。

但是生成器函数可以生产一个无线的序列，这样列表根本没有办法进行处理。

yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。

下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数。

def
odd():
n=1
while
True:
yield
n
n+=2
odd_num
=
odd()
count
=
0
for
o
in
odd_num:
if
count
>=5:
break
print(o)
count
+=1

当然通过手动编写迭代器可以实现类似的效果，只不过生成器更加直观易懂

class Iter:
 def __init__(self):
 self.start=-1
 def __iter__(self):
 return self
 def __next__(self):
 self.start +=2 
 return self.start
I = Iter()
for count in range(5):
 print(next(I))

题外话： 生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for来迭代，而没有包含StopIteration的自编Iter来只能通过手动循环来迭代

>>>
from
collections
import
Iterable
>>>
from
collections
import
Iterator
>>>
isinstance(odd_num,
Iterable)
True
>>>
isinstance(odd_num,
Iterator)
True
>>>
iter(odd_num)
is
odd_num
True
>>>
help(odd_num)
Help
on
generator
object:
odd
=
class
generator(object)
| Methods
defined
here:
|
| __iter__(self,
/)
| Implement
iter(self).
|
| __next__(self,
/)
| Implement
next(self).
......

到上面的结果，现在你可以很有信心的按照Iterator的方式进行循环了吧！

在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

yield 与 return

在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration；

>>> def g1():
... yield 1
...
>>> g=g1()
>>> next(g) #第一次调用next(g)时，会在执行完yield语句后挂起，所以此时程序并没有执行结束。
1
>>> next(g) #程序试图从yield语句的下一条语句开始执行，发现已经到了结尾，所以抛出StopIteration异常。
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。

>>>
def
g2():
... 
yield
'a'
... 
return
... 
yield
'b'
...
>>>
g=g2()
>>>
next(g) #程序停留在执行完yield
 'a'语句后的位置。
'a'
>>>
next(g) #程序发现下一条语句是return，所以抛出StopIteration异常，这样yield
 'b'语句永远也不会执行。
Traceback
(most
recent
call
last):
 File
"<stdin>",
line
1,
in
<module>
StopIteration

如果在return后返回一个值，那么这个值为StopIteration异常的说明，不是程序的返回值。

生成器没有办法使用return来返回值。

>>> def g3():
... yield 'hello'
... return 'world'
...
>>> g=g3()
>>> next(g)
'hello'
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration: world

生成器支持的方法

>>>
help(odd_num)
Help
on
generator
object:
odd
=
class
generator(object)
| Methods
defined
here:
......
| close(...)
| close()
->
raise
GeneratorExit
inside
generator.
|
| send(...)
| send(arg)
->
send
'arg'
into
generator,
| return
next
yielded
value
or
raise
StopIteration.
|
| throw(...)
| throw(typ[,val[,tb]])
->
raise
exception
in
generator,
| return
next
yielded
value
or
raise
StopIteration.
......

close()

手动关闭生成器函数，后面的调用会直接返回StopIteration异常。

>>> def g4():
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...
>>> g=g4()
>>> next(g)
1
>>> g.close()
>>> next(g) #关闭后，yield 2和yield 3语句将不再起作用
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

send()

生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。

这是生成器函数最难理解的地方，也是最重要的地方，实现后面我会讲到的协程就全靠它了。

def
gen():
 value=0
 while
True:
 receive=yield
value
 if
receive=='e':
 break
 value
=
'got: %s'
%
receive
g=gen()
print(g.send(None)) 
print(g.send('aaa'))
print(g.send(3))
print(g.send('e'))

执行流程：

通过g.send(None)或者next(g)可以启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。此时，执行完了yield语句，但是没有给receive赋值。yield value会输出初始值0注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。

通过g.send(‘aaa')，会传入aaa，并赋值给receive，然后计算出value的值，并回到while头部，执行yield value语句有停止。此时yield value会输出”got: aaa”，然后挂起。

通过g.send(3)，会重复第2步，最后输出结果为”got: 3″

当我们g.send(‘e')时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。

最后的执行结果如下：

0
got: aaa
got: 3
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 14, in <module>
 print(g.send('e'))
StopIteration

throw()

用来向生成器函数送入一个异常，可以结束系统定义的异常，或者自定义的异常。

throw()后直接跑出异常并结束程序，或者消耗掉一个yield，或者在没有下一个yield的时候直接进行到程序的结尾。

def
gen():
 while
True:
 try:
 yield
'normal value'
 yield
'normal value 2'
 print('here')
 except
ValueError:
 print('we
 got ValueError here')
 except
TypeError:
 break
g=gen()
print(next(g))
print(g.throw(ValueError))
print(next(g))
print(g.throw(TypeError))

输出结果为：

normal value
we got ValueError here
normal value
normal value 2
Traceback (most recent call last):
 File "h.py", line 15, in <module>
 print(g.throw(TypeError))
StopIteration

解释：

print(next(g))：会输出normal value，并停留在yield ‘normal value 2'之前。

由于执行了g.throw(ValueError)，所以会跳过所有后续的try语句，也就是说yield ‘normal value 2'不会被执行，然后进入到except语句，打印出we got ValueError here。然后再次进入到while语句部分，消耗一个yield，所以会输出normal value。

print(next(g))，会执行yield ‘normal value 2'语句，并停留在执行完该语句后的位置。

g.throw(TypeError)：会跳出try语句，从而print(‘here')不会被执行，然后执行break语句，跳出while循环，然后到达程序结尾，所以跑出StopIteration异常。

下面给出一个综合例子，用来把一个多维列表展开，或者说扁平化多维列表)

def
flatten(nested):
 try:
 #如果是字符串，那么手动抛出TypeError。
 if
isinstance(nested,
str):
 raise
TypeError
 for
sublist
in
nested:
 #yield
 flatten(sublist)
 for
element
in
flatten(sublist):
 #yield
 element
 print('got:',
element)
 except
TypeError:
 #print('here')
 yield
nested
L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]
for
num
in
flatten(L):
 print(num)

如果理解起来有点困难，那么把print语句的注释打开在进行查看就比较明了了。

总结

按照鸭子模型理论，生成器就是一种迭代器，可以使用for进行迭代。

第一次执行next(generator)时，会执行完yield语句后程序进行挂起，所有的参数和状态会进行保存。再一次执行next(generator)时，会从挂起的状态开始往后执行。在遇到程序的结尾或者遇到StopIteration时，循环结束。

可以通过generator.send(arg)来传入参数，这是协程模型。

可以通过generator.throw(exception)来传入一个异常。throw语句会消耗掉一个yield。可以通过generator.close()来手动关闭生成器。

next()等价于send(None)