python生成器

清疚 2022-08-13 03:00 252阅读 0赞

生成器就是一个函数，python中带yield关键字的函数就是一个生成器。yield语句就是返回一个对象（值），和普通的函数用return返回值不同如果想取得值，那得调用next()函数，如：

c = h() #h()包含了yield关键字  
    #返回值  
    c.next()

每当调用一次迭代器的next函数，生成器函数运行到yield之处，返回yield后面的值且在这个地方暂停，所有的状态都会被保持住，直到下次next函数被调用，或者碰到异常循环退出。  
  
生成器在内部记住了记住上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第 n 次）调用跳转至该函数中间，而上次调用的所有局部变量和函数参数都保持不变。生成器不仅“记住”了它的数据状态；生成器还“记住”了它在流控制构造（在命令式编程中，这种构造不只是数据值）中的位置。  
  
其实说白了就是，生成器记录了上次调用的数据与执行流程。

def fib(max):  
        a, b = 1, 1  
        while a < max:  
            yield a #generators return an iterator that returns a stream of values.  
            a, b = b, a+b
            print "a=",a,"b=",b  
    for n in fib(15):  
        print n

![SouthEast][]

通过使用生成器的语法，可以免去写迭代器类的繁琐代码，如，上面的例子使用迭代类来实现，代码如下：

class Fib:  
        def __init__(self, max):  
            self.max = max  
        def __iter__(self):       #定制可迭代类重载__iter__
            print "iter"  
            self.a = 0  
            self.b = 1  
            return self  
        def next(self):           #定制可迭代类重载next()  
            print "next"  
            fib = self.a  
            if fib > self.max:  
                raise StopIteration  
            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  
            return fib  
    
    for i in Fib(5):
        print i

![SouthEast 1][]

#yield其他例子展示：排列，组合
    #生成全排列    
    def perm(items, n = None):  
        if n is None:  
            n = len(items)  
        for i in range(len(items)):  
            v = items[i:i+1]  
            if n==1:  
                yield v  
            else:  
                rest = items[:i] + items[i+1:]  
                for p in perm(rest, n-1):  
                    yield v + p
    
    def comb(items, n = None):  
        if n is None:  
            n = len(items)  
        else:  
            for i in range(len(items)):  
                v = items[i:i+1]  
                if 1 == n:  
                    yield v  
                else:  
                    rest = items[i+1:]  
                    for c in comb(rest, n-1):  
                        yield v + c

生成器语法  
生成器表达式是在python2.4中引入的，当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。

生成器表达式的语法和列表解析一样，只不过生成器表达式是被（）括起来的，而不是\[\]，如下：

(expr for iter_var in iterable) 
    (expr for iter_var in iterable if cond_expr) 
    
    >>> L= (i + 1 for i in range(10) if i % 2) 
    >>> L 
    <generator object <genexpr> at 0xb749a52c> 
    >>> L1=[] 
    >>> for i in L: 
    ... L1.append(i) 
    ... 
    >>> L1 
    [2, 4, 6, 8, 10]

生成器表达式并不真正创建数字列表， 而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来。  
生成器表达式使用了“惰性计算”，只有在检索时才被赋值（ evaluated），所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。

[SouthEast]: /images/20220810/33fd12c7ce1049118d6eb83a90c21daa.png
[SouthEast 1]: /images/20220810/503ec2215d4e43aea53118e551c9d128.png