pyhotn3入门基础-11 生成器_yield pyhotn-优快云博客

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本文介绍了Python中生成器的概念，展示了如何使用列表推导式和生成器表达式创建生成器，并通过示例解释了如何利用next()函数遍历生成器及处理常见的StopIteration异常。此外，还探讨了使用带有yield关键字的函数来实现更复杂的生成器，如斐波那契数列。

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创建生成器

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。

>>> 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 0x000000000315B200>

通过next()函数获得generator的下一个返回值

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1

调用next到没有元素的时候，会有StopIteration的错误

循环打印

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

斐波拉契数列　1,1,2,3,5,8,13,21,34,....

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

a, b = b, a + b

相当于：

t = (b, a + b) # t是一个tuple 元组
a = t[0]
b = t[1]

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

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

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

generator的函数，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