Python高级特性——生成器

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。

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：

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。

从这里开始，廖老师引用了斐波那契我就开始看不太懂了，而且代码也一直报错不知道为啥

廖老师的源代码如下：

要把fib函数变成generator函数，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

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

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函数，调用一个generator函数将返回一个generator：

>>> f = fib(6)>>> f

这里，最难理解的就是generator函数和普通函数的执行流程不一样。普通函数是顺序执行，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函数，依次返回数字1，3，5：

def odd(): print(\'step 1\') yield 1 print(\'step 2\') yield(3) print(\'step 3\') yield(5)

调用该generator函数时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值：

>>> o = odd()>>> next(o)step 11>>> next(o)step 23>>> next(o)step 35>>> next(o)Traceback (most recent call last): File \"\", line 1, in StopIteration

可以看到，odd不是普通函数，而是generator函数，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(o)就报错。

 注意

调用generator函数会创建一个generator对象，多次调用generator函数会创建多个相互独立的generator。

有的童鞋会发现这样调用next()每次都返回1：

>>> next(odd())step 11>>> next(odd())step 11>>> next(odd())step 11

原因在于odd()会创建一个新的generator对象，上述代码实际上创建了3个完全独立的generator，对3个generator分别调用next()当然每个都会返回第一个值。

正确的写法是创建一个generator对象，然后不断对这一个generator对象调用next()：

>>> g = odd()>>> next(g)step 11>>> next(g)step 23>>> next(g)step 35

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函数后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

>>> for n in fib(6):... print(n)...112358

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(6)>>> while True:... try:... x = next(g)... print(\'g:\', x)... except StopIteration as e:... print(\'Generator return value:\', e.value)... break...g: 1g: 1g: 2g: 3g: 5g: 8Generator return value: done

关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。

练习

杨辉三角定义如下：

 1 / \\ 1 1 / \\ / \\ 1 2 1 / \\ / \\ / \\ 1 3 3 1 / \\ / \\ / \\ / \\ 1 4 6 4 1 / \\ / \\ / \\ / \\ / \\1 5 10 10 5 1

把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：

def triangles(): pass# 期待输出:# [1]# [1, 1]# [1, 2, 1]# [1, 3, 3, 1]# [1, 4, 6, 4, 1]# [1, 5, 10, 10, 5, 1]# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]n = 0results = []for t in triangles(): results.append(t) n = n + 1 if n == 10: breakfor t in results: print(t)if results == [ [1], [1, 1], [1, 2, 1], [1, 3, 3, 1], [1, 4, 6, 4, 1], [1, 5, 10, 10, 5, 1], [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1], [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1], [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1], [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]]: print(\'测试通过!\')else: print(\'测试失败!\')

找到一个好理解一点的代码：

def factorial(num):

    result = 1

    for i in range(1, num + 1):

        result *= i

    return result

def triangles(): #Cn0 cn1 ... cnn

    L = [[int(factorial(x)/(factorial(y)* factorial(x-y) ) ) for y in range(x+1)] for x in range(10)]

    return L

# 期待输出:

# [1]

# [1, 1]

# [1, 2, 1]

# [1, 3, 3, 1]

# [1, 4, 6, 4, 1]

# [1, 5, 10, 10, 5, 1]

# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]

# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]

# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]

# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]

n = 0

results = []

for t in triangles():

    results.append(t)

    n = n + 1

    if n == 10:

        break

for t in results:

    print(t)

if results == [

    [1],

    [1, 1],

    [1, 2, 1],

    [1, 3, 3, 1],

    [1, 4, 6, 4, 1],

    [1, 5, 10, 10, 5, 1],

    [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1],

    [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1],

    [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1],

    [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]

]:

    print(\'测试通过!\')

else:

    print(\'测试失败!\')