【从零学习python 】60.探索生成器：迭代的灵活利器

生成器

1. 生成器

利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。

2. 创建生成器方法1

要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )

L = [x * 2 for x in range(5)]
G = (x * 2 for x in range(5))

创建 L 和 G 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ， L 是一个列表，而 G 是一个生成器。我们可以直接打印出列表L的每一个元素，而对于生成器G，我们可以按照迭代器的使用方法来使用，即可以通过next()函数、for循环、list()等方法使用。

next(G) # 输出 0
next(G) # 输出 2
next(G) # 输出 4
next(G) # 输出 6
next(G) # 输出 8

G = (x * 2 for x in range(5))
for x in G:
    print(x)

输出结果为：

0
2
4
6
8

3. 创建生成器方法2

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

我们仍然用上一节提到的斐波那契数列来举例，回想我们在上一节用迭代器的实现方式：

class FibIterator(object):
    """斐波那契数列迭代器"""
    def __init__(self, n):
        """
        :param n: int, 指明生成数列的前n个数
        """
        self.n = n
        # current用来保存当前生成到数列中的第几个数了
        self.current = 0
        # num1用来保存前前一个数，初始值为数列中的第一个数0
        self.num1 = 0
        # num2用来保存前一个数，初始值为数列中的第二个数1
        self.num2 = 1

    def __next__(self):
        """被next()函数调用来获取下一个数"""
        if self.current < self.n:
            num = self.num1
            self.num1, self.num2 = self.num2, self.num1+self.num2
            self.current += 1
            return num
        else:
            raise StopIteration

    def __iter__(self):
        """迭代器的__iter__返回自身即可"""
        return self

注意，在用迭代器实现的方式中，我们要借助几个变量(n、current、num1、num2)来保存迭代的状态。现在我们用生成器来实现一下。

def fib(n):
    current = 0
    num1, num2 = 0, 1
    while current < n:
        yield num1
        num1, num2 = num2, num1+num2
        current += 1
    return 'done'

4. 使用send唤醒

我们除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外，还可以使用send()函数来唤醒执行。使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。

例子：执行到yield时，gen函数作用暂时保存，返回i的值; temp接收下次c.send(“python”)，send发送过来的值，c.next()等价c.send(None)

def gen():
    i = 0
    while i<5:
        temp = yield i
        print(temp)
        i+=1

使用send

f = gen()
next(f)  # 输出 0
f.send('haha')  # 输出 haha
next(f)  # 输出 None
f.send('haha')  # 输出 haha

使用next函数

f = gen()
next(f)  # 输出 0
next(f)  # 输出 None
next(f)  # 输出 None
next(f)  # 输出 None
next(f)  # 输出 None
next(f)  # 抛出 StopIteration 异常

使用__next__()方法（不常使用）

f = gen()
f.__next__()  # 输出 0
f.__next__()  # 输出 None
f.__next__()  # 输出 None
f.__next__()  # 输出 None
f.__next__()  # 输出 None
f.__next__()  # 抛出 StopIteration 异常

以上就是生成器的基本用法。生成器在迭代过程中可以暂停和继续，非常灵活，适合处理大量的数据或者需要延迟生成的数据。

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