深入理解Python中的生成器
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深入理解Python中的生成器相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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。
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>>> 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-
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生成器函数： 在函数中如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是生成器函数。
但是生成器函数可以生产一个无线的序列，这样列表根本没有办法进行处理。
yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator。
下面为一个可以无穷生产奇数的生成器函数。
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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
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当然通过手动编写迭代器可以实现类似的效果，只不过生成器更加直观易懂
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class Iter:
def __init__(self):
self.start=-1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.start +=2
return self.start
I = Iter()
for count in range(5):
print(next(I))
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题外话： 生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for来迭代，而没有包含StopIteration的自编Iter来只能通过手动循环来迭代。
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>>> 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:
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| __iter__(self, /)
| Implement iter(self).
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| __next__(self, /)
| Implement next(self).
......
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看到上面的结果，现在你可以很有信心的按照Iterator的方式进行循环了吧！
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；
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>>> 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。
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>>> 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
>>>
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如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
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>>> 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
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如果在return后返回一个值，那么这个值为StopIteration异常的说明，不是程序的返回值。
生成器没有办法使用return来返回值。
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>>> 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
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生成器支持的方法
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>>> help(odd_num)
Help on generator object:
odd = class generator(object)
| Methods defined here:
......
| close(...)
| close() -> raise GeneratorExit inside generator.
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| send(...)
| send(arg) -> send ‘arg‘ into generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
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| throw(...)
| throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
......
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close()
手动关闭生成器函数，后面的调用会直接返回StopIteration异常。
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>>> def g4():
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...
>>> g=g4()
>>> next(g)
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>>> 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
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send()
生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量，并根据变量内容计算结果后返回。
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。
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def gen():
value=0
while True:
receive=yield value
if receive==‘e‘:以上是关于深入理解Python中的生成器的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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