【16】python之生成器

1、概念

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器generator

1、只有在调用的时候才会生成相应的数据。

2、只记录当前位置

3、只有一个next()方法

4、生成器就是一个迭代器

先了解一下列表生成，如果生成一个列表[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

a = []
for i in range(10):
    a.append(i*2)

print(a)

列表生成式，直接生成列表

b = [i*2 for i in range(10)]
print(b)

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访

问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建

完整的list，从而节省大量的空间。

在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

2、generator创建

只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator。

c = (i*2 for i in range(10))

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。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

fib(10)

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

f=fib(10)
for i in f:
    print(i)

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇

到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1

f=fib(10)
print(next(f))
print("111111111")
print(next(f))
print("222222222")
print(next(f))

在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代。

generator打印元素

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

c = (i*2 for i in range(10))
print(next(c),next(c),next(c),next(c),next(c))

使用for循环

c = (i*2 for i in range(10))
for n in c:
    print(n)

generator异常处理

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return "--done--"

f=fib(10)
while True:
    try:
        x = next(f)
        print('f:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break

通过生成器实现协程并行运算

# 通过生成器实现协程并行运算
import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield #接收send的值，并返回
       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("开始准备做包子啦!")
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)#给yield传值，并唤醒（相当于next）
        c2.send(i)

producer("alex")