python 生成器

生成器

学习资料来自廖雪峰老师。

能在循环的过程中，不断推算出后面的元素，以此减少存储空间。

generator功能很强大，多练练。

创建generator的方法有多种。

第一种，将列表生成式的[]改成()

举个例子：

>>> 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 at 0x10941bc78>

那么怎么输出生成器中的元素呢？

1. 可以用next()函数，获取generator的下一个返回值。但是每次只能返回一个值，如果元素多的话，这就贼麻烦了。

2. 所以我们可以换种方式。generator其实也是可迭代对象，那就能用for循环输出啦。

举个例子：

>>> for n in g: print(n)

1 4 9 16 25 36 49 64 81

生成generator的第二种方法：函数

当推算的算法比较复杂，不能用类似列表生成式的for循环实现时，就可以用函数来实现。

举个例子：斐波拉契数列。

//先用函数打印出来，看看是什么样的

>>> 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(6) 1 1 2 3 5 8 'done'

（这里有个赋值语句需要注意：

a,b = b, a+b

相当于：

t = (b , a+b) #t是一个tuple

a = t[0]

b = t[1]

忽略临时变量t，直接赋值。）

那么怎么把函数变成generatoer呢？

很简单，指需要把print(b)改成yield b就可以了。

来看下运行效果：

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

>>> for i in fib(8): print(i)

1 1 2 3 5 8 13 21

generator和函数的执行流程不一样。

函数是顺序执行，遇到return或者最后一条语句就返回。

generator是在每次调用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。

上面说过因为next()实在麻烦，所以一般都是用for循环来迭代输出generator的值。

但是观察上面的例子会发现，for循环拿不到generator的return语句返回值（因为是遇到yield就返回的）

如果想要捉到generator的return返回值，就要捕获一个StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value值中：

>>> g = fib(8) >>> while True: try: x = next(g) print('g:',x) except StopIteration as e: print('Genrator return value:',e.value) break

g: 1 g: 1 g: 2 g: 3 g: 5 g: 8 g: 13 g: 21 Genrator return value: done

while true是一个无限循环，相当于C语言中的while(1).