python-基础-yeild和生成器
python中的yield
迭代器iterator
python中for循环可以用于可迭代的对象，迭代器实现了迭代协议的对象，即有next方法的对象会前进到下一个结果；
末尾是StopIteration
读文件的readlines()，文件会全部加载到内存中
for line in open("test.txt").readlines():
print line
使用迭代器
for line in open("test.txt"): #use file iterators
print line
生成器constructor
包含yield语句的函数被编译成生成器
当函数被调用时，返回一个生成器对象，这个对象支持迭代器接口，函数包含的return用来返回yeild值；
生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，他的本地变量将保存状态信息，这些信息在函数恢复时将再度有效；
>>> def g(n):
... for i in range(n):
... yield i **2
...
>>> for i in g(5):
... print i,":",
...
0 : 1 : 4 : 9 : 16 :
用Next方法看下
>>> t = g(5)
>>> t.next()
0
>>> t.next()
1
>>> t.next()
4
>>> t.next()
9
>>> t.next()
16
>>> t.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
在运行完5次next之后，生成器抛出了一个StopIteration异常，迭代终止。
再来看一个yield的例子，用生成器生成一个Fibonacci数列：
def fab(max):
a,b = 0,1
while a < max:
yield a
a, b = b, a+b
>>> for i in fab(20):
... print i,",",
...
0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 ,
yield 与 return
yield处返回一个值
如果没有return，返回StopIteration
>>> def g1():
... yield 1
...
>>> g=g1()
>>> next(g) #第一次调用next(g)时，会在执行完yield语句后挂起，所以此时程序并没有执行结束。
1
>>> next(g) #程序试图从yield语句的下一条语句开始执行，发现已经到了结尾，所以抛出StopIteration异常。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>
如果遇到return直接抛出StopIteration终止迭代
>>> def g2():
... yield 'a'
... return
... yield 'b'
...
>>> g=g2()
>>> next(g) #程序停留在执行完yield 'a'语句后的位置。
'a'
>>> next(g) #程序发现下一条语句是return，所以抛出StopIteration异常，这样yield 'b'语句永远也不会执行。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
reuturn后返回的值是StopIteration异常的说明
生成器的方法
close()
send()
throw()
close
手动关闭生成器函数，后面的调用会直接返回StopIteration异常。
>>> def g4():
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...
>>> g=g4()
>>> next(g)
1
>>> g.close()
>>> next(g) #关闭后，yield 2和yield 3语句将不再起作用
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
send()
生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。
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'))
执行流程
执行流程：
1. 通过g.send(None)或者next(g)可以启动生成器函数，并执行到第一个yield语句结束的位置。此时，执行完了yield语句，但是没有给receive赋值。yield value会输出初始值0注意：在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。
2. 通过g.send(‘aaa’)，会传入aaa，并赋值给receive，然后计算出value的值，并回到while头部，执行yield value语句有停止。此时yield value会输出”got: aaa”，然后挂起。
3. 通过g.send(3)，会重复第2步，最后输出结果为”got: 3″
当我们g.send(‘e’)时，程序会执行break然后推出循环，最后整个函数执行完毕，所以会得到StopIteration异常。
执行结果如下
0
got: aaa
got: 3
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 14, in <module>
print(g.send('e'))
StopIteration
throw()
用来向生成器函数送入一个异常，可以结束系统定义的异常，或者自定义的异常。
throw()后直接跑出异常并结束程序，或者消耗掉一个yield，或者在没有下一个yield的时候直接进行到程序的结尾。
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))
输出结果为：
解释：
1. print(next(g))：会输出normal value，并停留在yield ‘normal value 2’之前。
2. 由于执行了g.throw(ValueError)，所以会跳过所有后续的try语句，也就是说yield ‘normal value 2’不会被执行，然后进入到except语句，打印出we got ValueError here。然后再次进入到while语句部分，消耗一个yield，所以会输出normal value。
3. print(next(g))，会执行yield ‘normal value 2’语句，并停留在执行完该语句后的位置。
4. g.throw(TypeError)：会跳出try语句，从而print(‘here’)不会被执行，然后执行break语句，跳出while循环，然后到达程序结尾，所以跑出StopIteration异常。
综合例子
用来把一个多维列表展开，或者说扁平化多维列表
def flatten(nested):
try:
#如果是字符串，那么手动抛出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)
总结
1. 按照鸭子模型理论，生成器就是一种迭代器，可以使用for进行迭代。
2. 第一次执行next(generator)时，会执行完yield语句后程序进行挂起，所有的参数和状态会进行保存。再一次执行next(generator)时，会从挂起的状态开始往后执行。在遇到程序的结尾或者遇到StopIteration时，循环结束。
3. 可以通过generator.send(arg)来传入参数，这是协程模型。
4. 可以通过generator.throw(exception)来传入一个异常。throw语句会消耗掉一个yield。可以通过generator.close()来手动关闭生成器。
5. next()等价于send(None)
浙公网安备 33010602011771号