Python生成器(Generator)详解

 更新时间:2015年04月13日 08:53:44   投稿:junjie   我要评论
这篇文章主要介绍了Python生成器(Generator)详解,本文讲解了什么是生成器、简单生成器、带yield 语句的生成器、加强的生成器等内容,需要的朋友可以参考下

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。

简单生成器

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:

复制代码 代码如下:

>>> 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 object <genexpr> at 0x104feab40>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?

如果要一个一个打印出来,可以通过generator的next()方法:

复制代码 代码如下:

>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> g.next()
9
>>> g.next()
16
>>> g.next()
25
>>> g.next()
36
>>> g.next()
49
>>> g.next()
64
>>> g.next()
81
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

我们讲过,generator保存的是算法,每次调用next(),就计算出下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。

当然,上面这种不断调用next()方法实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:

复制代码 代码如下:

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print n
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()方法,而是通过for循环来迭代它。

带yield 语句的生成器

仔细观察,可以看出,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。

也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print b改为yield b就可以了:

复制代码 代码如下:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
复制代码 代码如下:

>>> fib(6)
<generator object fib at 0x104feaaa0>

这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成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。

举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:

复制代码 代码如下:

>>> def odd():
...     print 'step 1'
...     yield 1
...     print 'step 2'
...     yield 3
...     print 'step 3'
...     yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到,odd不是普通函数,而是generator,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()就报错。

回到fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。

同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来调用它,而是直接使用for循环来迭代:

复制代码 代码如下:

>>> for n in fib(6):
...     print n
...
1
1
2
3
5
8

加强的生成器

在 python2.5 中,一些加强特性加入到生成器中,所以除了 next()来获得下个生成的值,用户可以将值回送给生成器[send()],在生成器中抛出异常,以及要求生成器退出[close()]

复制代码 代码如下:

def gen(x):
    count = x
    while True:
        val = (yield count)
        if val is not None:
            count = val
        else:
            count += 1

f = gen(5)
print f.next()
print f.next()
print f.next()
print '===================='
print f.send(9)#发送数字9给生成器
print f.next()
print f.next()


输出
复制代码 代码如下:

5
6
7
====================
9
10
11

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