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生成器
1. 什么是生成器
通過列表生成式，我們可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。但是，受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創(chuàng)建一個(gè)包含100萬個(gè)元素的列表，不僅占用很大的存儲(chǔ)空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個(gè)元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環(huán)的過程中不斷推算出后續(xù)的元素呢？這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制，稱為生成器：generator。
2. 創(chuàng)建生成器方法1
要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)生成器，有很多種方法。第一種方法很簡(jiǎn)單，只要把一個(gè)列表生成式的 [ ] 改成 ( )
In [15]: L = [ x*2 for x in range(5)]
In [16]: L
Out[16]: [0, 2, 4, 6, 8]
In [17]: G = ( x*2 for x in range(5))
In [18]: G
Out[18]: <generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>
In [19]:
創(chuàng)建 L 和 G 的區(qū)別僅在于最外層的 [ ] 和 ( ) ， L 是一個(gè)列表，而 G 是一個(gè)生成器。我們可以直接打印出L的每一個(gè)元素，但我們?cè)趺创蛴〕鯣的每一個(gè)元素呢？如果要一個(gè)一個(gè)打印出來，可以通過 next() 函數(shù)獲得生成器的下一個(gè)返回值：
In [19]: next(G)
Out[19]: 0
In [20]: next(G)
Out[20]: 2
In [21]: next(G)
Out[21]: 4
In [22]: next(G)
Out[22]: 6
In [23]: next(G)
Out[23]: 8
In [24]: next(G)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-380e167d6934> in <module>()
----> 1 next(G)
StopIteration:
In [25]:
In [26]: G = ( x*2 for x in range(5))
In [27]: for x in G:
....: print(x)
....:
0
2
4
6
8
In [28]:
生成器保存的是算法，每次調(diào)用 next(G) ，就計(jì)算出 G 的下一個(gè)元素的值，直到計(jì)算到最后一個(gè)元素，沒有更多的元素時(shí)，拋出 StopIteration 的異常。當(dāng)然，這種不斷調(diào)用 next() 實(shí)在是太變態(tài)了，正確的方法是使用 for 循環(huán)，因?yàn)樯善饕彩强傻鷮?duì)象。所以，我們創(chuàng)建了一個(gè)生成器后，基本上永遠(yuǎn)不會(huì)調(diào)用 next() ，而是通過 for 循環(huán)來迭代它，并且不需要關(guān)心 StopIteration 異常。
3. 創(chuàng)建生成器方法2
generator非常強(qiáng)大。如果推算的算法比較復(fù)雜，用類似列表生成式的 for 循環(huán)無法實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，還可以用函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。
比如，著名的斐波拉契數(shù)列（Fibonacci），除第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)外，任意一個(gè)數(shù)都可由前兩個(gè)數(shù)相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契數(shù)列用列表生成式寫不出來，但是，用函數(shù)把它打印出來卻很容易：
In [28]: def fib(times):
....: n = 0
....: a,b = 0,1
....: while n<times:
....: print(b)
....: a,b = b,a+b
....: n+=1
....: return 'done'
....:
In [29]: fib(5)
1
1
2
3
5
Out[29]: 'done'
仔細(xì)觀察，可以看出，fib函數(shù)實(shí)際上是定義了斐波拉契數(shù)列的推算規(guī)則，可以從第一個(gè)元素開始，推算出后續(xù)任意的元素，這種邏輯其實(shí)非常類似generator。
也就是說，上面的函數(shù)和generator僅一步之遙。要把fib函數(shù)變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了：
In [30]: def fib(times):
....: n = 0
....: a,b = 0,1
....: while n<times:
....: yield b
....: a,b = b,a+b
....: n+=1
....: return 'done'
....:
In [31]: F = fib(5)
In [32]: next(F)
Out[32]: 1
In [33]: next(F)
Out[33]: 1
In [34]: next(F)
Out[34]: 2
In [35]: next(F)
Out[35]: 3
In [36]: next(F)
Out[36]: 5
In [37]: next(F)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-37-8c2b02b4361a> in <module>()
----> 1 next(F)
StopIteration: done
在上面fib 的例子，我們?cè)谘h(huán)過程中不斷調(diào)用 yield ，就會(huì)不斷中斷。當(dāng)然要給循環(huán)設(shè)置一個(gè)條件來退出循環(huán)，不然就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)無限數(shù)列出來。同樣的，把函數(shù)改成generator后，我們基本上從來不會(huì)用 next() 來獲取下一個(gè)返回值，而是直接使用 for 循環(huán)來迭代：
In [38]: for n in fib(5):
....: print(n)
....:
1
1
2
3
5
In [39]:
但是用for循環(huán)調(diào)用generator時(shí)，發(fā)現(xiàn)拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯(cuò)誤，返回值包含在StopIteration的value中：
In [39]: g = fib(5)
In [40]: while True:
....: try:
....: x = next(g)
....: print("value:%d"%x)
....: except StopIteration as e:
....: print("生成器返回值:%s"%e.value)
....: break
....:
value:1
value:1
value:2
value:3
value:5
生成器返回值:done
In [41]:
4. send
例子：執(zhí)行到y(tǒng)ield時(shí)，gen函數(shù)作用暫時(shí)保存，返回i的值;temp接收下次c.send("python")，send發(fā)送過來的值，c.next()等價(jià)c.send(None)
In [10]: def gen():
....: i = 0
....: while i<5:
....: temp = yield i
....: print(temp)
....: i+=1
....:
使用next函數(shù)
In [11]: f = gen()
In [12]: next(f)
Out[12]: 0
In [13]: next(f)
None
Out[13]: 1
In [14]: next(f)
None
Out[14]: 2
In [15]: next(f)
None
Out[15]: 3
In [16]: next(f)
None
Out[16]: 4
In [17]: next(f)
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-468f0afdf1b9> in <module>()
----> 1 next(f)
StopIteration:
使用next()方法
In [18]: f = gen()
In [19]: f.__next__()
Out[19]: 0
In [20]: f.__next__()
None
Out[20]: 1
In [21]: f.__next__()
None
Out[21]: 2
In [22]: f.__next__()
None
Out[22]: 3
In [23]: f.__next__()
None
Out[23]: 4
In [24]: f.__next__()
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-39ec527346a9> in <module>()
----> 1 f.__next__()
StopIteration:
使用send
In [43]: f = gen()
In [44]: f.__next__()
Out[44]: 0
In [45]: f.send('haha')
haha
Out[45]: 1
In [46]: f.__next__()
None
Out[46]: 2
In [47]: f.send('haha')
haha
Out[47]: 3
In [48]:
總結(jié)
生成器是這樣一個(gè)函數(shù)，它記住上一次返回時(shí)在函數(shù)體中的位置。對(duì)生成器函數(shù)的第二次（或第 n 次）調(diào)用跳轉(zhuǎn)至該函數(shù)中間，而上次調(diào)用的所有局部變量都保持不變。
生成器不僅“記住”了它數(shù)據(jù)狀態(tài)；生成器還“記住”了它在流控制構(gòu)造（在命令式編程中，這種構(gòu)造不只是數(shù)據(jù)值）中的位置。
生成器的特點(diǎn)：
1.節(jié)約內(nèi)存
2.迭代到下一次的調(diào)用時(shí)，所使用的參數(shù)都是第一次所保留下的，即是說，在整個(gè)所有函數(shù)調(diào)用的參數(shù)都是第一次所調(diào)用時(shí)保留的，而不是新創(chuàng)建的
