PythonStudy——生成器 Generator

最新推荐文章于 2022-12-28 11:12:43 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/tingguoguoyo/p/10790926.html

本文深入探讨了Python中生成器的概念，解释了如何使用yield关键字创建生成器，以及生成器对象的迭代过程。通过实例展示了生成器在计算阶乘和创建自定义范围函数中的应用。

# 生成器：自定义的迭代器对象
#     -- 就是用函数语法来声明生成器，用yield关键字取代return关键字来返回值，参数没有多少变化

# 总结：有yield关键字的函数，函数名() 不是调用函数，而是生成得到 生成器对象，生成器对象就是迭代器对象，可以通过 __next__() 进行取值

# 执行流程:
def fn():
    yield 1
    yield 3
    yield 5
obj = fn()
obj.__next__()  # 从开始往下执行，遇到第一个yield停止，拿到yield的返回值
obj.__next__()  # 从上一次停止的yield往下执行，在再遇到的yield时停止，拿到当前停止的yield的返回值
# ...              # 以此类推，直到无法获得下一个yield，抛StopIteration异常

# 可以直接被for循环遍历
for v in fn():
    print v

# 案例一：创建生成器，从其取值，依次得到1! 2! 3! ...
def jiecheng():
    ji = 1
    count = 1
    while True:
        ji *= count
        yield ji
        count += 1

obj = jiecheng()
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())  # 可以无限取


# 案例二：
def jiecheng_num(num):
    ji = 1
    for i in range(1, num + 1):
        ji *= i
        yield ji
    # ...

obj = jiecheng_num(3)
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())
print(obj.__next__())  # 有异常了


for v in jiecheng_num(5):
    print(v)  # 会自动处理异常停止


# 案例三：
def my_range(num):  # => [0, 1, 2, ..., num - 1]
    count = 0
    while count < num:
        yield count
        count += 1

for v in my_range(10):
    print(v, end=' ')

print(list(my_range(10)))

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