生成器(generator)概念
生成器不會把結(jié)果保存在一個系列中,而是保存生成器的狀態(tài),在每次進行迭代時返回一個值,直到遇到StopIteration異常結(jié)束。
生成器語法
生成器表達式: 通列表解析語法,只不過把列表解析的[]換成()
生成器表達式能做的事情列表解析基本都能處理,只不過在需要處理的序列比較大時,列表解析比較費內(nèi)存。
>>> gen = (x**2 for x in range(5)) >>> genat 0x0000000002FB7B40> >>> for g in gen: ... print(g, end='-') ... 0-1-4-9-16- >>> for x in [0,1,2,3,4,5]: ... print(x, end='-') ... 0-1-2-3-4-5-
生成器函數(shù): 在函數(shù)中如果出現(xiàn)了yield關(guān)鍵字,那么該函數(shù)就不再是普通函數(shù),而是生成器函數(shù)。
但是生成器函數(shù)可以生產(chǎn)一個無線的序列,這樣列表根本沒有辦法進行處理。
yield 的作用就是把一個函數(shù)變成一個 generator,帶有 yield 的函數(shù)不再是一個普通函數(shù),Python 解釋器會將其視為一個 generator。
下面為一個可以無窮生產(chǎn)奇數(shù)的生成器函數(shù)。
def odd(): n=1 while True: yield n n+=2 odd_num = odd() count = 0 for o in odd_num: if count >=5: break print(o) count +=1
當(dāng)然通過手動編寫迭代器可以實現(xiàn)類似的效果,只不過生成器更加直觀易懂
class Iter: def __init__(self): self.start=-1 def __iter__(self): return self def __next__(self): self.start +=2 return self.start I = Iter() for count in range(5): print(next(I))
題外話: 生成器是包含有__iter()和next__()方法的,所以可以直接使用for來迭代,而沒有包含StopIteration的自編Iter來只能通過手動循環(huán)來迭代
>>> from collections import Iterable >>> from collections import Iterator >>> isinstance(odd_num, Iterable) True >>> isinstance(odd_num, Iterator) True >>> iter(odd_num) is odd_num True >>> help(odd_num) Help on generator object: odd = class generator(object) | Methods defined here: | | __iter__(self, /) | Implement iter(self). | | __next__(self, /) | Implement next(self). ......
到上面的結(jié)果,現(xiàn)在你可以很有信心的按照Iterator的方式進行循環(huán)了吧!
在 for 循環(huán)執(zhí)行時,每次循環(huán)都會執(zhí)行 fab 函數(shù)內(nèi)部的代碼,執(zhí)行到 yield b 時,fab 函數(shù)就返回一個迭代值,下次迭代時,代碼從 yield b 的下一條語句繼續(xù)執(zhí)行,而函數(shù)的本地變量看起來和上次中斷執(zhí)行前是完全一樣的,于是函數(shù)繼續(xù)執(zhí)行,直到再次遇到 yield。看起來就好像一個函數(shù)在正常執(zhí)行的過程中被 yield 中斷了數(shù)次,每次中斷都會通過 yield 返回當(dāng)前的迭代值。
yield 與 return
在一個生成器中,如果沒有return,則默認執(zhí)行到函數(shù)完畢時返回StopIteration;
>>> def g1(): ... yield 1 ... >>> g=g1() >>> next(g) #第一次調(diào)用next(g)時,會在執(zhí)行完yield語句后掛起,所以此時程序并沒有執(zhí)行結(jié)束。 1 >>> next(g) #程序試圖從yield語句的下一條語句開始執(zhí)行,發(fā)現(xiàn)已經(jīng)到了結(jié)尾,所以拋出StopIteration異常。 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration >>>
如果遇到return,如果在執(zhí)行過程中 return,則直接拋出 StopIteration 終止迭代。
>>> def g2(): ... yield 'a' ... return ... yield 'b' ... >>> g=g2() >>> next(g) #程序停留在執(zhí)行完yield 'a'語句后的位置。 'a' >>> next(g) #程序發(fā)現(xiàn)下一條語句是return,所以拋出StopIteration異常,這樣yield 'b'語句永遠也不會執(zhí)行。 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration
如果在return后返回一個值,那么這個值為StopIteration異常的說明,不是程序的返回值。
生成器沒有辦法使用return來返回值。
>>> def g3(): ... yield 'hello' ... return 'world' ... >>> g=g3() >>> next(g) 'hello' >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration: world
生成器支持的方法
>>> help(odd_num) Help on generator object: odd = class generator(object) | Methods defined here: ...... | close(...) | close() -> raise GeneratorExit inside generator. | | send(...) | send(arg) -> send 'arg' into generator, | return next yielded value or raise StopIteration. | | throw(...) | throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator, | return next yielded value or raise StopIteration. ......
close()
手動關(guān)閉生成器函數(shù),后面的調(diào)用會直接返回StopIteration異常。
>>> def g4(): ... yield 1 ... yield 2 ... yield 3 ... >>> g=g4() >>> next(g) 1 >>> g.close() >>> next(g) #關(guān)閉后,yield 2和yield 3語句將不再起作用 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration
send()
生成器函數(shù)最大的特點是可以接受外部傳入的一個變量,并根據(jù)變量內(nèi)容計算結(jié)果后返回。
這是生成器函數(shù)最難理解的地方,也是最重要的地方,實現(xiàn)后面我會講到的協(xié)程就全靠它了。
def gen(): value=0 while True: receive=yield value if receive=='e': break value = 'got: %s' % receive g=gen() print(g.send(None)) print(g.send('aaa')) print(g.send(3)) print(g.send('e'))
執(zhí)行流程:
通過g.send(None)或者next(g)可以啟動生成器函數(shù),并執(zhí)行到第一個yield語句結(jié)束的位置。此時,執(zhí)行完了yield語句,但是沒有給receive賦值。yield value會輸出初始值0注意:在啟動生成器函數(shù)時只能send(None),如果試圖輸入其它的值都會得到錯誤提示信息。
通過g.send(‘a(chǎn)aa'),會傳入aaa,并賦值給receive,然后計算出value的值,并回到while頭部,執(zhí)行yield value語句有停止。此時yield value會輸出”got: aaa”,然后掛起。
通過g.send(3),會重復(fù)第2步,最后輸出結(jié)果為”got: 3″
當(dāng)我們g.send(‘e')時,程序會執(zhí)行break然后推出循環(huán),最后整個函數(shù)執(zhí)行完畢,所以會得到StopIteration異常。
最后的執(zhí)行結(jié)果如下:
0 got: aaa got: 3 Traceback (most recent call last): File "h.py", line 14, inprint(g.send('e')) StopIteration
throw()
用來向生成器函數(shù)送入一個異常,可以結(jié)束系統(tǒng)定義的異常,或者自定義的異常。
throw()后直接跑出異常并結(jié)束程序,或者消耗掉一個yield,或者在沒有下一個yield的時候直接進行到程序的結(jié)尾。
def gen(): while True: try: yield 'normal value' yield 'normal value 2' print('here') except ValueError: print('we got ValueError here') except TypeError: break g=gen() print(next(g)) print(g.throw(ValueError)) print(next(g)) print(g.throw(TypeError))
輸出結(jié)果為:
normal value we got ValueError here normal value normal value 2 Traceback (most recent call last): File "h.py", line 15, inprint(g.throw(TypeError)) StopIteration
解釋:
print(next(g)):會輸出normal value,并停留在yield ‘normal value 2'之前。
由于執(zhí)行了g.throw(ValueError),所以會跳過所有后續(xù)的try語句,也就是說yield ‘normal value 2'不會被執(zhí)行,然后進入到except語句,打印出we got ValueError here。然后再次進入到while語句部分,消耗一個yield,所以會輸出normal value。
print(next(g)),會執(zhí)行yield ‘normal value 2'語句,并停留在執(zhí)行完該語句后的位置。
g.throw(TypeError):會跳出try語句,從而print(‘here')不會被執(zhí)行,然后執(zhí)行break語句,跳出while循環(huán),然后到達程序結(jié)尾,所以跑出StopIteration異常。
下面給出一個綜合例子,用來把一個多維列表展開,或者說扁平化多維列表)
def flatten(nested): try: #如果是字符串,那么手動拋出TypeError。 if isinstance(nested, str): raise TypeError for sublist in nested: #yield flatten(sublist) for element in flatten(sublist): #yield element print('got:', element) except TypeError: #print('here') yield nested L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]] for num in flatten(L): print(num)
如果理解起來有點困難,那么把print語句的注釋打開在進行查看就比較明了了。
總結(jié)
按照鴨子模型理論,生成器就是一種迭代器,可以使用for進行迭代。
第一次執(zhí)行next(generator)時,會執(zhí)行完yield語句后程序進行掛起,所有的參數(shù)和狀態(tài)會進行保存。再一次執(zhí)行next(generator)時,會從掛起的狀態(tài)開始往后執(zhí)行。在遇到程序的結(jié)尾或者遇到StopIteration時,循環(huán)結(jié)束。
可以通過generator.send(arg)來傳入?yún)?shù),這是協(xié)程模型。
可以通過generator.throw(exception)來傳入一個異常。throw語句會消耗掉一個yield。可以通過generator.close()來手動關(guān)閉生成器。
next()等價于send(None)
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