Python生成器

 

生成器能夠說是Python和其餘語言較爲不一樣的地方，剛開始看到《Python基礎教程》裏的Python生成器內容時，仍是很不適應，由於之前學過的語言都沒有這種特性，因此理解不能，好在通過反覆閱讀書上的內容和本身編寫代碼測試以後，終於感受理解到點上了，這裏寫篇Blog用來備忘。

生成器基本概念

從概念上來講，生成器就是用普通方法定義的迭代器，或者更直觀點的講法就是任何包含yield語句的函數都是一個生成器。看一個簡單生成器的代碼1：

python def repeater(): for i in range(10): yield 1 print list(repeater())

輸出以下：

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

這個生成器生成了一組長度爲10，每一個元素都爲1的數據，咱們最後將其轉換成列表形式進行輸出。

在這個例子中，若是用print來代替yield咱們也能獲得『類似』的輸出。可是yield的一個顯著特徵就是它不是返回任何值，而是產生值，代碼1中，就是每次循環產生一個1。而當函數執行完以後，並不返回值，也不返回None（這一點很重要，若是隻是簡單地把yield當成print的一種變形就很容易犯這個錯誤），而是返回一個生成器，若是咱們直接輸出代碼1中的repeater()函數：

python print repeater()

將會獲得：

<generator object repeater at 0x101a4e410>

就像上面所說的，生成器並不直接返回值，而是返回一個根據你的函數定義的生成器，當用相似list(generator)方法調用的時候，就能夠根據相應的數據結構生成數據。

再來看一個較爲複雜的生成器代碼2：

``` python def flatten(nested): try: for sublist in nested: for element in flatten(sublist): yield element except TypeError: yield nested

print list(flatten([[0,1,2],3,4,[[5,6]],7])) ```

代碼2的輸出爲：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

代碼2的做用就是將一棵樹進行展開，採用了遞歸的思想，它的工做原理就是，若是當前的對象仍是能夠展開的，那就繼續展開，若是沒法展開（Python中int是沒法展開的），就會拋出TypeError這個異常，並且這個引起TypeError的值就是咱們但願獲得的值，因此捕獲這個異常後生成值。

代碼2一樣來自《Python基礎教程》，若是要深究起運行過程，則先須要理解生成器是可迭代的，是能夠爲做爲for循環的展開對象的。而且，yield每次產生一個值，都會將函數凍結，下次則再從該凍結的點繼續執行。拿第一個元素0舉例來講明代碼2的運行過程（如下爲我根據測試程序結果推斷的）：

1. 第一層，運行flatten([[0,1,2],3,4,[[5,6]],7])，展開後sublist爲[0,1,2]，進入第二層
2. 第二層，運行flatten([0,1,2])，展開後sublist爲0，進入第三層
3. 第三層，運行flatten(0)，代碼試圖對0進行展開，Python拋出TypeError，由代碼捕獲到，生成數據0，並返回生成器
4. 返回第二層，對生成器進行迭代（含數據0），生成數據0，函數凍結，並返回生成器
5. 返回第一層，對生成器進行迭代（含數據0），生成數據0，函數回到第二層的凍結點繼續執行。

next()方法

next()方法的示例代碼以下：

python def repeater(): while True: yield 1 r = repeater() print r.next()

以上代碼會輸出1，並且若是你繼續調用r.next()，就會繼續輸出1。next()其實就是迭代器，讀取生成器生成的下一個值，這裏能夠看出生成器相較於列表更有優點的一點就是：列表老是先將數據生成並儲存起來，當須要用的時候就去讀取，而生成器都是當須要使用的時候才生成數據，這一點在處理大數據量甚至是無限生成的數據時尤爲有用。

next()方法還須要注意的一點是，對於yield n語句，next()返回的是n的值，而yield n自己的返回值爲None，這一點在send()方法中還會再一次被提到。

send(value)方法

send()方法容許外界向生成器內部傳遞數據，當調用send()方法時，內部將會掛起生成器，yield做爲表達式而非語句使用，yield n將會有一個返回值，該值就是外界經過send()方法傳遞進來的值。send()方法的示例代碼以下：

``` python # When you call next(), n is ever None. When you call send(num), yield is hold up, # so (yield value) return num def repeater(value): while True: n = (yield value)
if n is not None: value = n

r = repeater(11)
print r.next()
r.send(10)
print r.next()

```

輸出爲：

11
10

能夠看到在生成器初始化完後，調用next()獲得的值是咱們初始化時傳遞進去的11，而當調用send()方法向生成器傳了一個值10以後，在調用next()方法，獲得就是後傳進去的值10了。

send()方法須要注意的有兩點：

1. 經過send()方法傳入生成器的值，由n = (yield value)的形式被生成器內部接收，n即爲傳進來的參數的值。而若是未調用send()方法，n的值爲None。
2. send()方法不能在生成器剛初始化完成的時候調用，也就說必需要等到yield函數至少執行1次以後，才能調用send()方法，這是由於send()會在內部使生成器掛起，因此必需要求yield已經執行過，若是去掉上述代碼中的第一個r.next()，則會獲得錯誤：TypeError: can't send non-None value to a just-started generator。若是必定要在剛剛啓動的生成器使用send()方法，能夠採用send(None)來解決。