Python 生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）

创建生成器

1、将列表生成器的[]改为()就会创建一个generator

# 列表生成器，一次性全部生成
>>> L = [i*i for i in range(5)]
>>> print L
[0, 1, 4, 9, 16]

# 创建生成器
>>> g = (i*i for i in range(5))
>>> print g
<generator object <genexpr> at 0x7fbbdbd68b90>

# 使用next()方法一个个打印出来。
>>> g.next()
0
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> g.next()
9
>>> g.next()
16
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

注：generator保存的是算法，每次调用next()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
这种情况下，使用for循环会更好，因为是可迭代的。

>>> g = (i*i for i in range(5))
>>> for i in g:
...   print i
...
0
1
4
9
16

例：斐波那契数列，用函数实现，如下：

# 普通函数
>>> def fib(max):
...   n,a,b = 0,0,1
...   while n < max:
...     print b
...     a,b = b,a+b
...     n += 1
...
>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8

# 使用生成器
>>> def fib(max):
...   n,a,b = 0,0,1
...   while n < max:
...     yield b
...     a,b = b,a+b
...     n += 1
...
>>> for i in fib(6):
...   print i
...
1
1
2
3
5
8

2、使用yield关键字，该函数就变为一个生成器。

generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

>>> def odd():
...   print "step 1"
...   yield 1
...   print "step 2"
...   yield 3
...   print "step 3"
...   yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration