生成器
1. 生成器
利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。
2. 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]:
3. 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。
In [38]:forninfib(5): ....: print(n) ....:11235In [39]:
但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
In [39]: g = fib(5)In [40]:whileTrue: ....:try: ....: x = next(g) ....: print("value:%d"%x) ....:exceptStopIterationase: ....: print("生成器返回值:%s"%e.value) ....:break....: value:1value:1value:2value:3value:5生成器返回值:doneIn [41]:
总结
使用了yield关键字的函数不再是函数，而是生成器。（使用了yield的函数就是生成器）
yield关键字有两点作用：
保存当前运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起
将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了return的作用
可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行，即唤醒生成器（函数）
Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值，而Python2中的生成器不允许使用return返回一个返回值（即可以使用return从生成器中退出，但return后不能有任何表达式）。
4. 使用send唤醒
我们除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外，还可以使用send()函数来唤醒执行。使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。
例子：执行到yield时，gen函数作用暂时保存，返回i的值; temp接收下次c.send("python")，send发送过来的值，c.next()等价c.send(None)
In [10]:defgen():....: i =0....:whilei<5: ....: temp =yieldi ....: print(temp) ....: i+=1....:
使用send
In [43]: f = gen()In [44]: next(f)Out[44]:0In [45]: f.send('haha')hahaOut[45]:1In [46]: next(f)NoneOut[46]:2In [47]: f.send('haha')hahaOut[47]:3In [48]:
使用next函数
In [11]: f = gen()
In [12]: next(f)
Out[12]: 0
In [13]: next(f)
None
Out[13]: 1
In [14]: next(f)
None
Out[14]: 2
In [15]: next(f)
None
Out[15]: 3
In [16]: next(f)
None
Out[16]: 4
In [17]: next(f)
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-468f0afdf1b9> in <module>()
----> 1 next(f)
StopIteration:
使用__next__()方法（不常使用）
In [18]: f = gen()
In [19]: f.__next__()
Out[19]: 0
In [20]: f.__next__()
None
Out[20]: 1
In [21]: f.__next__()
None
Out[21]: 2
In [22]: f.__next__()
None
Out[22]: 3
In [23]: f.__next__()
None
Out[23]: 4
In [24]: f.__next__()
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-39ec527346a9> in <module>()
----> 1 f.__next__()
StopIteration:
