生成器

创建生成器方法1

要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )

In [15]: L = [ x*2forxinrange(5)]In [16]: LOut[16]: [0,2,4,6,8]In [17]: G = ( x*2forxinrange(5))In [18]: GOut[18]: at0x7f626c132db0>In [19]:

创建 L 和 G 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ， L 是一个列表，而 G 是一个生成器。我们可以直接打印出列表L的每一个元素，而对于生成器G，我们可以按照迭代器的使用方法来使用，即可以通过next()函数、for循环、list()等方法使用。

In [19]: next(G)

Out[19]: 0

In [20]: next(G)

Out[20]: 2

In [21]: next(G)

Out[21]: 4

In [22]: next(G)

Out[22]: 6

In [23]: next(G)

Out[23]: 8

In [24]: next(G)

---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-24-380e167d6934> in <module>()

----> 1 next(G)

StopIteration:

In [25]:

In [26]: G = ( x*2forxinrange(5))In [27]:forxinG:  ....:    print(x)  ....:02468In [28]:

创建生成器方法2

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

我们仍然用上一节提到的斐波那契数列来举例，回想我们在上一节用迭代器的实现方式：

classFibIterator(object):"""斐波那契数列迭代器"""def__init__(self, n):"""

        :param n: int, 指明生成数列的前n个数

        """self.n = n# current用来保存当前生成到数列中的第几个数了self.current =0# num1用来保存前前一个数，初始值为数列中的第一个数0self.num1 =0# num2用来保存前一个数，初始值为数列中的第二个数1self.num2 =1def__next__(self):"""被next()函数调用来获取下一个数"""ifself.current < self.n:            num = self.num1            self.num1, self.num2 = self.num2, self.num1+self.num2            self.current +=1returnnumelse:raiseStopIterationdef__iter__(self):"""迭代器的__iter__返回自身即可"""returnself

注意，在用迭代器实现的方式中，我们要借助几个变量(n、current、num1、num2)来保存迭代的状态。现在我们用生成器来实现一下。

In [30]: def fib(n):

  ....:    current = 0

  ....:    num1, num2 = 0, 1

  ....:    while current < n:

  ....:        num = num1

  ....:        num1, num2 = num2, num1+num2

  ....:        current += 1

  ....:        yield num

  ....:    return 'done'

  ....:

In [31]: F = fib(5)

In [32]: next(F)

Out[32]: 1

In [33]: next(F)

Out[33]: 1

In [34]: next(F)

Out[34]: 2

In [35]: next(F)

Out[35]: 3

In [36]: next(F)

Out[36]: 5

In [37]: next(F)

---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-37-8c2b02b4361a> in <module>()

----> 1 next(F)

StopIteration: done

在使用生成器实现的方式中，我们将原本在迭代器__next__方法中实现的基本逻辑放到一个函数中来实现，但是将每次迭代返回数值的return换成了yield，此时新定义的函数便不再是函数，而是一个生成器了。简单来说：只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器

此时按照调用函数的方式( 案例中为F = fib(5) )使用生成器就不再是执行函数体了，而是会返回一个生成器对象（ 案例中为F ），然后就可以按照使用迭代器的方式来使用生成器了。