Python生成器的用法
生成器类似于列表，其输出为一个线性的数据链。但生成器并不是一次将所有的数据都生成，而是仅在需要时生成一个数据。
下面的例子定义一个最简单的生成器：
生成器的第二种定义方法是定义一个包含 yield 语句的函数。yield 语句和 return 语句类似，它们的不同之处在于 return 会完全退出函数，而 yield 会保存函数的当前状态，下次还可以接着执行。
当第一次调用该函数时，其返回 yield 语句的参数；当再次调用该函数时，其从 yield 语句的下一行代码开始执行。
下面定义一个生成器 fib，它可以生成斐波拉契数列。斐波拉契数列是这样的数列，前两个元素值为 1，从第三个元素开始，所有元素的值等于前两个元素的和。代码如下：
下面是这样一个生成器，其接收一个整数序列，并计算到目前为止接收到的输入序列的和。例如开始输入的是 1，那么其生成 1；第二次输入的是 10，那么生成值是 10+1=11；第三次输入的是 10，那么生成值是 1+10+10=21，以此类推。
下面的例子是创建一个生成器，该生成器每次的返回值都加1，即依次生成“1，2，3，4，...”这样的序列。但如果发生了异常，那么下次重新从 1 开始，也就是如果发生了异常，那么下次还是生成“1，2，3，...”这样的序列。代码如下：
例如有这样一个列表：['str1',[11,32,13],27,24,[45,[106,[89,[92]],'str2'],27]]，如果要用树来表示该列表的数据结构，结果如图 1 所示。
图 1 树状结构表示的嵌套列表
现在我们希望将其变成序列：['str1',11,32,13,27,24,45,106,89,92,'str2',27]，可以用下面的生成器来完成该任务。
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下面的例子定义一个最简单的生成器：
>>> generator_Demo1 = (x*x for x in range(3)) # 创建一个生成器 >>> type(generator_Demo1) # 查看类型 <type 'generator'> >>> generator_Demo1.next() # 读出一个数据 0 >>> generator_Demo1.next() # 读出一个数据 1 >>> generator_Demo1.next() # 读出一个数据 4 >>> generator_Demo1.next() # 读出一个数据，失败，抛出异常 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
定义生成器
生成器的第一种定义方法和列表解析类似，不过需要将 [] 换成 ()。下面是 3 种基本的定义方法。- （表达式 for 变量 in 可迭代对象）
- （表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件）
- （表达式1 if 条件 else 表达式2 for 变量 in 可迭代对象）
生成器的第二种定义方法是定义一个包含 yield 语句的函数。yield 语句和 return 语句类似，它们的不同之处在于 return 会完全退出函数，而 yield 会保存函数的当前状态，下次还可以接着执行。
当第一次调用该函数时，其返回 yield 语句的参数；当再次调用该函数时，其从 yield 语句的下一行代码开始执行。
>>> def hello_generator(): # 定义函数 ... l = range(3) ... for i in l: ... yield i*i # 每次在这里返回 ... # 函数定义结束 >>> gen_obj = hello_generator() # 得到生成器对象 >>> gen_obj <generator object hello_generator at 0x00000000026715E8> >>> type(gen_obj) # 查看gen_obj的类型 <type 'generator'> # 生成器对象 >>> for ele in gen_obj: # 依次访问其生成的元素 ... print(ele) # 打印元素的值 ... # for循环介绍 0 # 遍历得到的元素 1 4
接口函数
对生成器的最简单操作就是调用 next() 函数来得到下一个数据。但是生成器也有一些高级接口函数，如 close()，它可以强制结束生成器。接下来就来介绍生成器的常用接口函数。1) next()
next() 得到下一个数据。它是最基本的生成器接口函数。下面定义一个生成器 fib，它可以生成斐波拉契数列。斐波拉契数列是这样的数列，前两个元素值为 1，从第三个元素开始，所有元素的值等于前两个元素的和。代码如下：
>>> def fib(): # 定义斐波拉契函数 ... yield 1 # 第一个元素 ... first_ele = 1 ... yield 1 # 第二个元素 ... second_ele = 1 ... while True: # 后面的元素 ... next_ele = first_ele + second_ele ... first_ele, second_ele = second_ele, next_ele ... yield next_ele ... # 函数定义结束 >>> gen1 = fib() # 得到生成器 >>> type(gen1) # 查看类型 <class 'generator'> >>> next(gen1) # 得到第一个元素 1 >>> next(gen1) # 得到下一个元素，该生成器产生的元素个数是无限的 1 >>> next(gen1) # 得到下一个元素 2 >>> next(gen1) # 得到下一个元素 3 >>> next(gen1) # 得到下一个元素 5 >>> next(gen1) # 得到下一个元素 8 >>> next(gen1) # 得到下一个元素 13 >>> next(gen1) # 得到下一个元素 21
2) close()：停止生成
close() 是对象的接口函数。调用该接口函数后，如果以后再次试图通过调用 next() 来生成数据，就会抛出 StopIteration 异常。>>> gen_a = (x*x for x in range(100)) # 可以生成100个元素 >>> gen_a.next() # 生成第一个元素 0 >>> gen_a.close() # 关闭，不能再生成元素了 >>> gen_a.next() # 后面的next()导致异常抛出 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
3) send()：发送数据
前面我们生成的数据都是预先就可以知道的，如斐波拉契数列。如果希望结合生成器的状态和输入来生成某个数据，这时 send() 就能派上用场了。其基本过程如下：- 创建生成器 A。
- 给生成器 A 发送开始命令。
- 给生成器 A 一个输入数据 d，生成器 A 生成一个结果 r。
- 跳到第三步。
下面是这样一个生成器，其接收一个整数序列，并计算到目前为止接收到的输入序列的和。例如开始输入的是 1，那么其生成 1；第二次输入的是 10，那么生成值是 10+1=11；第三次输入的是 10，那么生成值是 1+10+10=21，以此类推。
>>> def get_sum(): # 定义一个迭代器函数
... sum = 0
... while True:
... input_val = yield sum # 返回一个值，并且等待用户输入
... if input_val == "quit":
... break
... sum = sum + input_val
... # 函数定义结束
>>> gen1 = get_sum() # 构造一个生成器
>>> gen1.send(None) # 开始运行，跳转到第4行
0
>>> gen1.send(1) # 输入值是1，返回值是1
1
>>> gen1.send(10) # 输入值是10，返回值是11
11
>>> gen1.send(10) # 输入值是10，返回值是21
21
>>> gen1.send(100) # 输入值是100，返回值是121
121
>>> gen1.send("quit") # 输入值是quit，输出是异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
4) throw()：抛出异常
可以用 throw() 函数直接让生成器在当前位置抛出指定的异常。下面的例子是创建一个生成器，该生成器每次的返回值都加1，即依次生成“1，2，3，4，...”这样的序列。但如果发生了异常，那么下次重新从 1 开始，也就是如果发生了异常，那么下次还是生成“1，2，3，...”这样的序列。代码如下：
>>> def Generator_A(): # 定义函数
... value = 1
... while True:
... try:
# 返回值，如果输入了异常，跳转到第8行，然后再次到这里
... yield value
... value += 1
... except:
... print("Got Exception")
... value = 1
... # 函数定义结束
>>> gen_obj = Generator_A() # 构造生成器
>>> next(gen_obj) # 生成数据
1
>>> next(gen_obj) # 生成数据
2
>>> next(gen_obj) # 生成数据
3
>>> gen_obj.throw(Exception, "Method throw called!") # 输入异常
Got Exception # 第8行的输出
1 # 第5行的返回值
>>> next(gen_obj) # 生成数据
2
>>> next(gen_obj) # 生成数据
3
>>> next(gen_obj) # 生成数据
4
>>> next(gen_obj) # 生成数据
5
5) yield from生成器：从其他生成器生成数据
yield from 是一个语句，不是函数。我们知道列表可以嵌套，即某个列表元素可能也是一个列表，这就构成了一个树状结构。有时我们希望使用中序遍历将这个树转换成一个线性的数据结构。例如有这样一个列表：['str1',[11,32,13],27,24,[45,[106,[89,[92]],'str2'],27]]，如果要用树来表示该列表的数据结构，结果如图 1 所示。
图 1 树状结构表示的嵌套列表
现在我们希望将其变成序列：['str1',11,32,13,27,24,45,106,89,92,'str2',27]，可以用下面的生成器来完成该任务。
>>> def in_order_traverse_tree(tree_obj): # 定义一个函数
... if not isinstance(tree_obj, list): # 如果不是列表
... yield tree_obj # 直接返回该元素
... else: # 如果是一个列表
... for ele in tree_obj: # 遍历所有的列表元素
... yield from in_order_traverse_tree(ele) # 嵌套输出
... # 函数定义结束
>>> input_list = ['str1',[11, 32, 13], 27, 24, [45, [106, [89,
[92] ],'str2' ], 27] ]
>>> gen1 = in_order_traverse_tree(input_list) # 构造生成器
>>> next(gen1) # 得到第一个元素
'str1'
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
11
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
32
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
13
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
27
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
24
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
45
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
106
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
89
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
92
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
'str2'
>>> next(gen1) # 得到下一个元素
27
>>> next(gen1) # 没有更多元素可以输出了，抛出异常StopIteration
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration声明：《Python系列教程》为本站“54笨鸟”官方原创，由国家机构和地方版权局所签发的权威证书所保护。
