深入理解Python中的生成器
2017-05-02 17:37
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生成器(generator)概念
生成器不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束。生成器语法
生成器表达式: 通列表解析语法,只不过把列表解析的[]换成()
生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理,只不过在需要处理的序列比较大时,列表解析比较费内存。
Python
1234567891011 | >>> gen = (x**2 for x in range(5))>>> gen<generator object <genexpr> at 0x0000000002FB7B40>>>> for g in gen:... print(g, end='-')...0-1-4-9-16->>> for x in [0,1,2,3,4,5]:... print(x, end='-')...0-1-2-3-4-5- |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | def odd(): n=1 while True: yield n n+=2 odd_num = odd() count = 0 for o in odd_num: if count >=5: break print(o) count +=1 |
Python
1234567891011 | class Iter: def __init__(self): self.start=-1 def __iter__(self): return self def __next__(self): self.start +=2 return self.startI = Iter()for count in range(5): print(next(I)) |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | >>> from collections import Iterable >>> from collections import Iterator >>> isinstance(odd_num, Iterable) True >>> isinstance(odd_num, Iterator) True >>> iter(odd_num) is odd_num True >>> help(odd_num) Help on generator object: odd = class generator(object) | Methods defined here: | | __iter__(self, /) | Implement iter(self). | | __next__(self, /) | Implement next(self). ...... |
在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。
yield 与 return
在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕时返回StopIteration;Python
1234567891011 | >>> 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>>> |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | >>> 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 |
生成器没有办法使用return来返回值。
Python
1234567891011 | >>> def g3():... yield 'hello'... return 'world'...>>> g=g3()>>> next(g)'hello'>>> next(g)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration: world |
生成器支持的方法
Python1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | >>> help(odd_num) Help on generator object: odd = class generator(object) | Methods defined here: ...... | close(...) | close() -> raise GeneratorExit inside generator. | | send(...) | send(arg) -> send 'arg' into generator, | return next yielded value or raise StopIteration. | | throw(...) | throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator, | return next yielded value or raise StopIteration. ...... |
手动关闭生成器函数,后面的调用会直接返回StopIteration异常。
Python
12345678910111213 | >>> 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 |
这是生成器函数最难理解的地方,也是最重要的地方,实现后面我会讲到的协程就全靠它了。Python
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | 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')) |
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。
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。
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。
最后的执行结果如下:
Python
1234567 | 0got: aaagot: 3Traceback (most recent call last):File "h.py", line 14, in <module> print(g.send('e'))StopIteration |
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。Python
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | 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)) |
Python
12345678 | normal valuewe got ValueError herenormal valuenormal value 2Traceback (most recent call last): File "h.py", line 15, in <module> print(g.throw(TypeError))StopIteration |
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。
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。
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。
下面给出一个综合例子,用来把一个多维列表展开,或者说扁平化多维列表)Python
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | 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
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。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。
可以通过generator.send(arg)来传入参数,这是协程模型。
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。
next()等价于send(None)
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