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第九章 - Python 生成器

生成器***

  • 生成器generator
    • 生成器指的是生成器对象,可以由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,调用这个函数得到一个生成器对象
  • 生成器函数
    • 函数体中包含yield语句的函数,返回生成器对象
    • 生成器对象,是一个可迭代对象,是一个迭代器
    • 生成器对象,是延迟计算、惰性求值的

生成器

  • 举例
    def inc():
      for i in range(5):
       yield i
    print(type(inc)) # <class 'function'>
    print(type(inc())) # 生成器函数inc返回值是生成器 <class 'generator'>
    x = inc()
    print(type(x)) # <class 'generator'>
    print(next(x)) # 0
    for m in x:
      print(m, '') # 输出:1 、2 、3 、4 *
    for m in x: # 生成器用完了,再迭代也不会报StopIteration,如果直接next(x)会
      print(m, '**')

  • 举例
    y = (i for i in range(5)) # 生成器表达式等价于上面的生成器函数
    print(type(y))
    print(next(y))
    print(next(y))

  • 普通的函数调用fn(),函数会立即执行完毕,但是生成器函数可以使用next函数多次执行
  • 生成器函数等价于生成器表达式,只不过生成器函数可以更加的复杂

生成器

  • 举例

def gen():
  print('line 1')
  yield 1
  print('line 2')
  yield 2
  print('line 3')
  return 3

  next(gen()) # line 1,生成器函数gen()返回值是生成器
  next(gen()) # line 1,gen()又新创建一个生成器
  g = gen()
  print(next(g)) # line 1
  print(next(g)) # line 2
  print(next(g)) # StopIteration,gen中最后是return所以报错
  print(next(g, 'End')) # 没有元素给个缺省值

  • 在生成器函数中,使用多个 yield 语句,执行一次后会暂停执行,把yield表达式的值返回
  • 再次执行会执行下一个yield语句
  • return语句依然可以终止函数运行,但return语句的返回值不能被获取到
  • return会导致无法继续获取下一个值,抛出StopIteration异常
  • 如果函数没有显示return语句,如果生成器函数执行到结尾,一样会抛出StopIteration异常

生成器

  • 生成器函数
    • 包含yield语句的生成器函数生成 生成器对象 的时候,生成器函数的函数体不会立即执行
    • next(generator)会从函数的当前位置向后执行之后碰到的第一个yield语句,会弹出值,并暂停函数执行
    • 再次调用next 函数,和上一条一样的处理过程
    • 没有多余的yield语句能被执行,继续调用next函数,会抛出StopIterator异常

生成器

  • 无限循环

def counter():
  i = 0
  while True:
   i += 1
   yield i

def inc(c):
  return next(c)
c = counter()
print(inc(c))
print(inc(c))

def counter():
  i = 0
  while True:
   i += 1
   yield i

def inc():
  c = counter()
  return next(c)

print(inc()) # 是什么
print(inc()) # 是什么
print(inc()) # 是什么

生成器应用

  • 计数器

def inc():
  def counter():
   i = 0
   while True:
    i += 1
    yield i
   c = counter() # c是生成器
   return lambda : next(c)

foo = inc()
print(foo())
print(foo())

  • lambda 表达式是匿名函数
  • return 返回的是一个匿名函数。且c是外层*变量,有闭包
  • 等价于下面的代码

人工受精过程

简单函数都可以用lambda函数代替,慢慢练。

生成器应用

  • 处理递归问题

def fib():
  x = 0
  y = 1
  while True:
   yield y
   x, y = y, x+y

foo = fib()
for _ in range(5):
  print(next(foo))

for _ in range(100):
  next(foo)
print(next(foo))

  • 等价于下面的代码

人工受精过程

生成器应用

  • 协程 coroutine
    • 生成器的高级用法
    • 比进程、线程轻量级
    • 是在用户控件调度函数的一种实现
    • Python3 asyncio 就是协程实现,已经加入到标准库
    • Python3.5 使用 async、await 关键字直接原生支持协程
    • 协程调度器实现思路
      • 有2个生成器A、B
      • next(A)后,A执行到了yield语句暂停,然后去执行next(B),B执行到yield语句也暂停,然后再次调用next(A),再调用next(B)在,周而复始,就实现了调度的效果
      • 可以引入调度的策略来实现切换的方式
    • 协程是一种非抢占式调度

yield from

人工受精过程

yield from

  • yield from 是 Python3.3出现的新的语法
  • yield from iterable 是 for item in iterable: yield item 形式的语法糖
    • 从可迭代对象中一个个拿元素
      def counter(n): # 生成器
         for x in range(n):
          yield x

     def inc(n):
      yield from counter(n)
      等价为:
      for x in counter(n):
       yield x

     foo = inc(10)
     print(next(foo))
     print(next(foo))

最后

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