Python Generators(生成器)

張博208發表於2017-02-19
Python

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  1. <span style="font-family: Arial, Verdana, sans-serif; white-space: normal; ">Python Generators(<span style="font-family:宋體;">生成器</span><span style="font-family:Times New Roman;">)</span></span>  

生成器是這樣一個函式，它記住上一次返回時在函式體中的位置。對生成器函式的第二次（或第 n 次）呼叫跳轉至該函式中間，而上次呼叫的所有區域性變數都保持不變。

生成器不僅“記住”了它資料狀態；生成器還“記住”了它在流控制構造（在指令式程式設計中，這種構造不只是資料值）中的位置。

生成器的特點：

     生成器是一個函式，而且函式的引數都會保留。

     迭代到下一次的呼叫時，所使用的引數都是第一次所保留下的，即是說，在整個所有函式呼叫的引數都是第一次所呼叫時保留的，而不是新建立的

在Python中，yield就是這樣的一個生成器。


yield 生成器的執行機制：

當你問生成器要一個數時，生成器會執行，直至出現 yield 語句，生成器把 

     yield 的引數給你，之後生成器就不會往下繼續執行。 當你問他要下一個數時，他會從上次的狀態。開始執行，直至出現yield語句，把引數給你，之後停下。如此反覆直至退出函式。（以上關於yield的描述，在後面列舉一個簡單的例子來解釋這段話）

yield的使用：

在python中，當你定義一個函式，使用了yield關鍵字時，這個函式就是一個生成器，它的執行會和其他普通的函式有很多不同，函式返回的是一個物件，而不是你平常所用return語句那樣，能得到結果值。如果想取得值，那得呼叫next()函式，如：

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  1. c = h() #h()包含了yield關鍵字  
  2. #返回值  
  3. c.next()  

每當呼叫一次迭代器的next函式，生成器函式執行到yield之處，返回yield後面的值且在這個地方暫停，所有的狀態都會被保持住，直到下次next函式被呼叫，或者碰到異常迴圈退出。

下面，來看看以下的例子程式碼吧，是用來說明yield執行機制的。

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  1. def fib(max):  
  2.     a, b = 1, 1  
  3.     while a < max:  
  4.         yield a #generators return an iterator that returns a stream of values.  
  5.         a, b = b, a+b  

程式執行：

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  1. for n in fib(15):  
  2.     print n  

從前面的執行機制描述中，可以獲知，程式執行到yield這行時，就不會繼續往下執行。而是返回一個包含當前函式所有引數的狀態的iterator物件。目的就是為了第二次被呼叫時，能夠訪問到函式所有的引數值都是第一次訪問時的值，而不是重新賦值。

程式第一次呼叫時：

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  1. def fib(max):  
  2.     a, b = 1, 1  
  3.     while a < max:  
  4.         yield a #這時a,b值分別為1,1，當然，程式也在執行到這時，返回  
  5.         a, b = b, a+b  

程式第二次呼叫時：

從前面可知，第一次呼叫時，a,b=1,1，那麼，我們第二次呼叫時（其實就是呼叫第一次返回的iterator物件的next()方法），程式跳到yield語句處，

執行a,b = b, a+b語句，此時值變為：a,b = 1, (1+1) => a,b = 1, 2

程式繼續while迴圈，當然，再一次碰到了yield a 語句，也是像第一次那樣，儲存函式所有引數的狀態，返回一個包含這些引數狀態的iterator物件。

等待第三次的呼叫....


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  1. def fib(max):  
  2.     a, b = 1, 1  
  3.     while a < max:  
  4.         yield a   
  5.         a, b = b, a+b  


通過上面的分析，可以一次類推的展示了yield的詳細執行過程了！

通過使用生成器的語法，可以免去寫迭代器類的繁瑣程式碼，如，上面的例子使用迭代類來實現，程式碼如下：

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  1. class Fib:  
  2.     def __init__(self, max):  
  3.         self.max = max  
  4.     def __iter__(self):  
  5.         self.a = 0  
  6.         self.b = 1  
  7.         return self  
  8.     def next(self):  
  9.         fib = self.a  
  10.         if fib > self.max:  
  11.             raise StopIteration  
  12.         self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  
  13.         return fib  


yield其他例子展示：排列，組合

#生成全排列    

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  1. def perm(items, n = None):  
  2.     if n is None:  
  3.         n = len(items)  
  4.     for i in range(len(items)):  
  5.         v = items[i:i+1]  
  6.         if n==1:  
  7.             yield v  
  8.         else:  
  9.             rest = items[:i] + items[i+1:]  
  10.             for p in perm(rest, n-1):  
  11.                 yield v + p  
  12. def comb(items, n = None):  
  13.     if n is None:  
  14.         n = len(items)  
  15.     else:  
  16.         for i in range(len(items)):  
  17.             v = items[i:i+1]  
  18.             if 1 == n:  
  19.                 yield v  
  20.             else:  
  21.                 rest = items[i+1:]  
  22.                 for c in comb(rest, n-1):  
  23.                     yield v + c  


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