python進階（11）生成器

Silent丿丶黑羽發表於2021-02-27
Python

生成器

利用迭代器，我們可以在每次迭代獲取資料（通過next()方法）時按照特定的規律進行生成。但是我們在實現一個迭代器時，關於當前迭代到的狀態需要我們自己記錄，進而才能根據當前狀態生成下一個資料。
為了達到記錄當前狀態，並配合next()函式進行迭代使用，我們可以採用更簡便的語法，即生成器(generator)。生成器是一類特殊的迭代器。
 

建立生成器方法1

要建立一個生成器，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的 [ ] 改成 ( )

>>> L = [x**2 for x in range(5)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16]
>>> G = (x**2 for x in range(5))
>>> G
<generator object <genexpr> at 0x7fb63d218750>

建立 L 和 G 的區別僅在於最外層的 [ ] 和 ( ) ， L 是一個列表，而 G 是一個生成器。我們可以直接列印出列表L的每一個元素，而對於生成器G，我們可以按照迭代器的使用方法來使用，即可以通過next()函式、for迴圈、list()等方法使用。

>>> next(G)
0
>>> next(G)
1
>>> next(G)
4
>>> next(G)
9
>>> next(G)
16
>>> next(G)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#39>", line 1, in <module>
    next(G)
StopIteration

>>> G = ( x**2 for x in range(5))
>>> for x in G:
	print(x)

 

建立生成器方法2

generator非常強大。如果推算的演算法比較複雜，用類似列表生成式的 for 迴圈無法實現的時候，還可以用函式來實現。
就像之前提到的斐波那切數列
 

注意，在用迭代器實現的方式中，我們要藉助幾個變數(n、current、num1、num2)來儲存迭代的狀態。現在我們用生成器來實現一下。

>>> def fib(n):
	current = 0 
	num1, num2 = 0, 1
	while current < n:
		num = num1
		num1, num2 = num2, num1 + num2
		current += 1
		yield num
	return '完成'

>>> F = fib(5)
>>> next(F)
0
>>> next(F)
1
>>> next(F)
1
>>> next(F)
2
>>> next(F)
3
>>> next(F)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#80>", line 1, in <module>
    next(F)
StopIteration: 完成

在使用生成器實現的方式中，我們將原本在迭代器__next__方法中實現的基本邏輯放到一個函式中來實現，但是將每次迭代返回數值的return換成了yield，此時新定義的函式便不再是函式，而是一個生成器了。
簡單來說：只要在def中有yield關鍵字的 就稱為 生成器
 
此時按照呼叫函式的方式( 案例中為F = fib(5) )使用生成器就不再是執行函式體了，而是會返回一個生成器物件（ 案例中為F ），然後就可以按照使用迭代器的方式來使用生成器了。

>>> for n in fib(5):
	print(n)

0
1
1
2
3
>>>

但是用for迴圈呼叫generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(5)
>>> while True:
	try:
		x = next(g)
		print(f"value:{x}")
	except StopIteration as e:
		print(f"生成器返回值:{e.value}")
		break

value:0
value:1
value:1
value:2
value:3
生成器返回值:完成

 

總結

  • 使用了yield關鍵字的函式不再是函式，而是生成器。（使用了yield的函式就是生成器）
  • yield關鍵字有兩點作用：
    • 儲存當前執行狀態（斷點），然後暫停執行，即將生成器（函式）掛起
    • 將yield關鍵字後面表示式的值作為返回值返回，此時可以理解為起到了return的作用
  • 可以使用next()函式讓生成器從斷點處繼續執行，即喚醒生成器（函式）
  • Python3中的生成器可以使用return返回最終執行的返回值，而Python2中的生成器不允許使用return返回一個返回值（即可以使用return從生成器中退出，但return後不能有任何表示式）。
     

使用send喚醒

我們除了可以使用next()函式來喚醒生成器繼續執行外，還可以使用send()函式來喚醒執行。使用send()函式的一個好處是可以在喚醒的同時向斷點處傳入一個附加資料。
 
例子：執行到yield時，gen函式作用暫時儲存，返回i的值; temp接收下次c.send("python")，send傳送過來的值，c.next()等價c.send(None)

>>> def gen():
	i = 0
	while i < 5:
		temp = yield i
		print(temp)
		i += 1

使用send

>>> f = gen()
>>> next(f)
0
>>> f.send('haha')
haha
1
>>> next(f)
None
2
>>> f.send('haha')
haha
3
>>>

相關文章