python 生成器小结

作者：邵正将 来源：PytLab

在python中生成器可以很方便的实现迭代协议。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来自动实现迭代协议。也就是说，yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议。

生成器的强大之一就在于他提供了协同程序的概念，协同程序是可以运行的独立函数调用，可以暂停或者挂起，并从程序离开的地方继续或者重新开始。同时调用者也可以向程序传入额外的数据或者异常等，传入完毕后仍能在上次暂停的地方继续执行。

简单的生成器特性

我先以上一篇的列表的例子实现一个生成器：

def ListGenerator(data):
    for i in data:
        yield i

之所以我把函数写的像类一样，是因为含有yield的函数并不是一般的函数，它更像一个类，因为它返回一个对象，这个对象就叫生成器。
现在我生成一个生成器对象：

In [1]: from list_iter import *

In [2]: a = ListGenerator([1,2,3,4,5])

In [3]: a
Out[3]: <generator object ListGenerator at 0x035DA6C0>

这样我们可以像使用迭代器一样去使用生成器对象：

In [5]: [i for i in a]
Out[5]: [1, 2, 3, 4, 5]

生成器的加强特性

在python2.5中一些加强特性加入到生成器中，让生成器更加的强大，所以除了__next__()可以获取下一个生成的值，用户可以将值回送个生成器(send())，在生成器抛出异常，以及要求生成器退出（close()）

send()方法

由于双向的动作涉及到一个叫send()的代码来向生成器发送值，因此现在yield必须是一个表达式，因为函数会在执行yield之后暂停，等他回来的时候必须要有一个对象接手值，因此要写成a = yield b这样。
举个简单的例子：

def ListGenerator(data):
    for i in data:
        receive = (yield i)
        if receive:
            print("receive {}.".format(receive))
        else:
            print("receive nothing.")

执行的结果：

In [47]: a = ListGenerator([1,2,3])

In [48]: a.__next__()
Out[48]: 1

In [49]: a.__next__()
receive nothing.
Out[49]: 2

In [50]: a.send(1.3)
receive 1.3.
Out[50]: 3

简单分析下上面这段程序就很清楚了：

1. 创建生成器对象
   首先使用函数ListGenerator，python看到函数里有yield关键字就知道这个函数不一般要返回一个生成器对象，并赋值给变量a。

2. 第一次调用__next__()
   然后a就是个迭代器对象，它实现了迭代协议（即实现了__iter__()和__next__()方法，其中__iter__()返回生成器自身），我们调用__next__()函数函数体就开始执行，当执行到

   receive = (yield i)
   

   python看到了yield就把i返回并暂停函数执行。这也就是为什么第一次调用__next__()时先只输出了1。

3. 第二次调用__next__()
   当再次调用__next__()函数时候，函数便会在上次停止的地方继续执行，上次执行到了哪里？yield执行之后是一个赋值操作，要把一个值赋给receive，但是这时候我们没有给生成器发送值，因此python默认将这个值赋值为None。然后进行下面的判断操作，由于receive的值为None所以直接打印receive nothing.，然后继续执行，这时i变为2并在再次遇到yield生成器返回2并暂停。

4. 调用send()方法
   这是在生成器恢复执行之前，我调用了生成器的send()函数，向生成器传入了一个值1.3，传入之后生成器恢复函数的执行，将我传入的值赋值给receive然后接着向下进行判断这是由于receive的值是1.3了因此输出receive 1.3.。然后接着第三轮迭代输出3.

throw方法

throw主要是向生成器发送异常，我将上面的代码进行了修改，是生成器能够捕获异常：

def ListGenerator(data):
    for i in data:
        try:
            receive = (yield i)
            if receive:
                print("receive {}.".format(receive))
            else:
                print("receive nothing.")
        except ValueError:
            print("receive a ValueError.")

在shell中执行：

In [1]: from list_iter import *

In [2]: a = ListGenerator([1,2,3,4])

In [3]: a.__next__()
Out[3]: 1

In [4]: a.throw(ValueError)
receive a ValueError.
Out[4]: 2

当第一次调用__next__()的时候，执行到yield返回1并暂停，第二次我传入了一个VauleError异常，生成器继续执行函数，由于接收到一个异常，并被下面的except ValueError捕获，这时便输出了recieve a ValueError.然后接着执行到yield返回2。

close()方法

当一个生成器是一个永远执行的时候（while True的时候），我们就用到了close()来终止它。

通过生成器，可以快速创建一个可迭代对象。

上一篇中提到过，我们可以通过将可迭代对象中的__iter__()方法返回一个迭代器对象来实现多次重复迭代。有了生成器，我们可以让可迭代对象的__iter__()方法直接返回一个生成器，也就是在__iter__()中使用yield关键字，这样创建迭代对象就很方便。我之前处理VASP文件的库VASPy中就是这样使用来从大文件中获取数据的，代码不贴上来了，直接放个链接吧： <span class="fa fa-github"></span> VASPy/atomco.py at master · PytLab/VASPy

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