Python内置类型(6)——生成器
上节内容说到Python的
for语句循环本质上就是通过调用Iterable可迭代对象的__iter()__方法获得一个Iterator迭代器对象,然后不断调用Iterator迭代器对象__next()__方法实现的。Iterator迭代器对象则是一个需要实现__iter__()和__next__()两个迭代器协议方法的对象。python中生成器提供了一种方便的方法来实现迭代器协议，而不需要必须实现__iter__()和__next__()两个迭代器协议方法。
生成器的定义方式有两种，一种是调用生成器函数，一种是使用生成器表达式语法。
调用生成器函数
生成器函数是指在函数体中使用yield表达式仅返回结果的函数。yield表达式仅在定义生成器函数时使用，因此只能用在函数定义的主体中。在函数体中使用yield表达式会使该函数成为生成器函数。当生成器函数被调用时，它返回一个称为生成器的迭代器，该迭代器由python自动生成。然后，生成器控制了生成器函数的执行。因为返回的生成器是一个迭代器，所以生成器函数的执行结果也就可以被循环。当生成器的的__next__方法被调用时，生成器函数的函数体内的语句开始执行，执行进行到第一个yield表达式时，立即将yield表达式的结果返回给生成器的调用者，同时将生成器函数内部的状态挂起。即保持生成器函数的执行进度，和生成器函数内的局部状态：包括局部变量的当前绑定，指令指针，内部计算栈和任何异常处理的状态。当生成器的再次调用__next__方法来时，生成器函数恢复执行，并再次执行到yield表达式返回结果再保持状态，直到无法再执行到yield表达式。此时生成器自动抛出StopIteration异常。
我们先定义一个简单生成器函数，函数功能返回数字0-9的平方数
# 生成器函数，功能返回数字0-9的平方数
>>> def squares():
for i in range(10):
yield i**2
# 使用return关键字是普通函数，使用yield关键字函数变成了生成器函数
使用参数g接收调用生成器函数squares的结果，然后分别在shell查看squares和g这两个变量的类型
>>> g = squares()
#查看squares对象类型
>>> squares
<function squares at 0x035950C0>
#查看g对象类型
>>> g
<generator object squares at 0x0358A930>
从上面可以看出变量squares是函数类型，变量g是generator类型对象，generator从字面的理解上就是生成器类型。根据上一节迭代器中提到的知识，从collection模块引入Iterator的抽象基类，验证下generator类型是不是上面说的迭代器类型。
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(g,Iterator)
True
验证成功，说明生成器函数的执行结果确实是生成器，一种特殊的迭代器。
>>> for i in g:
print (i)
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
生成器表达式
除了使用生成器函数可以得到生成器，还可以生成器表达式得到生成器表达式。生成器表达式本身看起来像列表推到, 但不是用方括号而是用圆括号包围起来：
>>> g2 = (x**2 for x in range(10))
>>> g2
<generator object <genexpr> at 0x0359AFC0>
>>> t = (1,2,3,4,5)
>>> g3 = (x**2 for x in t)
>>> g3
<generator object <genexpr> at 0x007F6180>
验证：
>>> isinstance(g2,Iterator)
True
>>> isinstance(g3,Iterator)
True
使用：
>>> for i in g2:
print(i)
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
>>> for i in g3:
print(i)
1
4
9
16
25
和普通迭代器相比，生成器不单简化了迭代器的定义，还在使用效率上有提升。因为生成器在循环时，生成器函数每次只会返回一个结果，然后保持内部状态，所以生成器占用的内存是很小的。以下两个测试结果，第一个直接抛出MemoryError异常，第二个只能正确计算出结果。
# 全部数据先加载在1个列表上面，内存占用高
>>> s1 = sum([i for i in range(100000000)])
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#6>", line 1, in <module>
s1 = sum([i for i in range(100000000)])
File "<pyshell#6>", line 1, in <listcomp>
s1 = sum([i for i in range(100000000)])
MemoryError
# 数据几乎不占内存
>>> s2 = sum((i for i in range(100000000)))
>>> s2
4999999950000000
