Python 生成器类

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本篇文章将讨论使用 yield 语句和 next() 函数在 Python 中创建生成器类。

要了解生成器，我们首先需要了解下面讨论的迭代器。

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Python 迭代器

迭代器是用于逐个访问容器中元素的对象。 我们可以使用 for 语句循环遍历容器对象以单独获取值。

示例代码如下所示。

for element in [5, 6, 7]:
    print(element)

在上面的 Python 代码中，我们遍历元素列表并一个一个地打印它们。 让我们了解幕后发生的事情。

for 语句调用给定容器对象的 iter() 函数，该函数包含一个方法 __next__()，它将逐一访问给定容器对象的每个元素。

当 __next__() 函数引发异常 StopIteration 时，循环将终止，并且仅当给定容器对象内不再存在元素时才会引发异常。

Python 还提供了内置函数 next() ，可用于调用 __next__() 函数。 要在容器对象上使用 next() 函数，我们必须使用 iter() 函数创建一个对象。

例如，让我们使用一个数字列表并调用 next() 函数来逐个获取列表中的每个元素。 请参阅下面的代码和输出。

My_list = [5,6,7]
iter_object = iter(My_list)
print(next(iter_object))
print(next(iter_object))
print(next(iter_object))
print(next(iter_object))

输出:

5
6
7
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-aa02bcda701b> in <module>
      4 print(next(iter_object))
      5 print(next(iter_object))
----> 6 print(next(iter_object))

StopIteration:

在上面的代码中，我们调用了 next() 函数四次，分别返回给定列表对象中的三个元素。 当我们第四次调用它时，它返回了 StopIteration 异常，因为列表对象中不再存在元素。

我们还可以使用循环调用 next() 函数。

使用 try-except 语句，我们可以避免错误并使用异常名称来终止循环。 例如，让我们使用循环和 try-except 语句重复上面的代码。

请参阅下面的代码和输出。

My_list = [5,6,7]
iter_object = iter(My_list)

for i in range(len(My_list)):
    try:
        print(next(iter_object))
    except StopIteration:
        break

输出:

5
6
7

在上面的代码中，我们使用异常的名称 StopIteration 来中断循环。 上面的迭代器是按照前向顺序一个一个返回值的，但是我们也可以定义自己的迭代器，它会按照我们的要求返回值。

我们必须定义三个函数，__init__()、__iter__() 和 __next__()，以将迭代器行为添加到类中。 例如，让我们创建一个返回斐波那契数列的类。

看下面的代码

class Fibexample:
    def __init__(self):
        self.x, self.y = 0, 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        r_value = self.x
        self.x, self.y = self.y, self.x+self.y
        return r_value

fib = Fibexample()
for i in range(7):
    print(next(fib))

输出:

0
1
1
2
3
5
8

每当调用 next() 函数时，上述类将返回斐波那契数列中的一个数字。 在上面的代码中，我们七次调用了 next() 函数，返回了斐波那契数列的前七个数字。

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Python 生成器类

在 Python 中，生成器用于创建迭代器。 它们与常规功能相同； 唯一的区别是使用 yield 语句而不是 return 语句。

yield() 语句将调用 next() 函数，该函数返回一个迭代器对象。 例如，让我们创建一个生成器函数，它返回与上述代码相同的斐波那契数列。

请参阅下面的代码和输出。

def fibexample(data_input):
    x ,y = 0,1
    for index in range(data_input):
        z = x
        x, y = y, x+y
        yield z

obj = fibexample(7)
for i in obj:
    print(i)

输出:

0
1
1
2
3
5
8

在上面的代码中，fibexample() 函数将在迭代器对象中返回所需的斐波那契数列数。 我们可以使用循环遍历对象以获取迭代器对象中存在的每个值。

生成器会记住数据值和 next() 函数的最后一次执行，并会在再次调用 next() 函数时从中断处恢复。

上述函数的结果与我们在迭代器示例中得到的结果相同，但是与我们在迭代器示例中使用的代码相比，上述代码相对较短。 使用生成器的好处是会自动创建 __iter__() 和 __next__() 函数，并且生成器还会处理 StopIteration 异常。

因此，使用生成器编写迭代器很容易，因为使用生成器创建迭代器就像使用 yield 语句编写一个简单的函数。