生成器

本文援引自：http://www.cnblogs.com/smallmars/p/6939519.html

1.定义

生成器(generator)是一个特殊的迭代器，它的实现更简单优雅，yield是生成器实现__next__()方法的关键。它作为生成器执行的暂停恢复点，可以对yield表达式进行赋值，也可以将yield表达式的值返回。

也就是说，yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。

 

yield的功能：
1.相当于为函数封装好__iter__和__next__
2.return只能返回一次值，函数就终止了，而yield能返回多次值，每次返回都会将函数暂停，下一次next会从上一次暂停的位置继续执行

例：

def counter(n):
    print('start...')
    i=0
    while i < n:
        yield i
        i+=1
    print('end...')


g=counter(5)
print(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
# print(next(g))   #会报错

输出

start...
0
1
2
3
4

 

 

2.生成器函数

• 生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行；

 

普通函数return返回

def lay_eggs(num):
    egg_list=[]
    for egg in range(num):
        egg_list.append('蛋%s' %egg)
    return egg_list

yikuangdan=lay_eggs(10) #我们拿到的是蛋
print(yikuangdan)

输出

['蛋0', '蛋1', '蛋2', '蛋3', '蛋4', '蛋5', '蛋6', '蛋7', '蛋8', '蛋9']

 

迭代器函数

def lay_eggs(num):
    for egg in range(num):
        res='蛋%s' %egg
        yield res       #生成器关键语法
        print('下完一个蛋')

laomuji=lay_eggs(10) #我们拿到的是一只母鸡
print(laomuji)
print(laomuji.__next__())       #迭代  蛋0
print(laomuji.__next__())     #蛋1
print(laomuji.__next__())       #蛋2
egg_l=list(laomuji)
print(egg_l)

输出

蛋0
下完一个蛋
蛋1
下完一个蛋
蛋2
下完一个蛋
下完一个蛋
下完一个蛋
下完一个蛋
下完一个蛋
下完一个蛋
下完一个蛋
下完一个蛋
['蛋3', '蛋4', '蛋5', '蛋6', '蛋7', '蛋8', '蛋9']

 

3.生成器表达式

• 生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表；

• food=yield food_list

  #g.send('food1'),先把food1传给yield，由yield赋值给food，然后返回给food_list,然后再往下执行，直到再次碰到yield，然后把yield后的返回值返回给food_list
  
  

例

注意：开始生成器不能send非空值

def eater(name):        #协程函数
    print('%s ready to eat' %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list           #装饰器表达式
        food_list.append(food)
        print('%s start to eat %s' %(name,food))


g=eater('hexin')
print(g)        #生成器

print(g.send('food1'))  #传值

输出

Traceback (most recent call last):
<generator object eater at 0x1049030f8>　　　　#生成器对象
  File "/Users/hexin/PycharmProjects/py3/day5/2.py", line 71, in <module>
    print(g.send('food1'))
TypeError: can't send non-None value to a just-started generator　　　　#开始生成器不能send非空值

 

• 初始化后

def eater(name):        #协程函数
    print('%s ready to eat' %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list           #装饰器表达式
        food_list.append(food)
        print('%s start to eat %s' %(name,food))


g=eater('hexin')
print(g)        #生成器
next(g) #等同于 g.send(None)，初始化

print(g.send('food1'))

输出

<generator object eater at 0x107cde258>
hexin ready to eat
hexin start to eat food1
['food1']

 

• 为了防止忘记初始化，可利用装饰器进行初始化，如下

def deco(func):     #初始化函数
    def wrapper(*args,**kwargs):
        res=func(*args,**kwargs)
        next(res)          #等同于 g.send(None)，初始化
        return res
    return wrapper

@deco       #用初始化函数装饰器,调用初始化函数
def eater(name):        #协程函数
    print('%s ready to eat' %name)
    food_list=[]
    while True:
        food=yield food_list           #装饰器表达式
        food_list.append(food)
        print('%s start to eat %s' %(name,food))


g=eater('hexin')
# print(g)        #生成器
# next(g) #等同于 g.send(None)，初始化

print(g.send('food1'))
print(g.send('food2'))
print(g.send('food3'))

输出

hexin ready to eat
hexin start to eat food1
['food1']
hexin start to eat food2
['food1', 'food2']
hexin start to eat food3
['food1', 'food2', 'food3']