Python3学习之路~4.1 列表生成式、生成器
1 列表生成式
我现在有个需求，看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]，要求你把列表里的每个值加1，怎么实现？你可能会想到2种方式
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b=[] for i in a: b.append(i+1) a=b print(b) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] for index,item in enumerate(a): a[index] +=1 print(a) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
其实还有一种方式
a=[ i+1 for i in range(10) ] print(a) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
这就是列表生成
2 生成器
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。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)] >>> L [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> g = (x * x for x in range(10)) >>> g <generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？
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：
>>> next(g) 0 >>> next(g) 1 >>> next(g) 4 >>> next(g) 9 >>> next(g) 16 >>> next(g) 25 >>> next(g) 36 >>> next(g) 49 >>> next(g) 64 >>> next(g) 81 >>> next(g) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
我们讲过，generator保存的是算法，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。
当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：
>>> g = (x * x for x in range(10)) >>> for n in g: ... print(n) ... 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。
generator非常强大。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，著名的斐波那契数列（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, ...
斐波那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 return 'done' fib(10)
注意：赋值语句
a,b = b,a+b
相当于
t = (b, a + b) # t是一个tuple a = t[0] b = t[1]
但不必显式写出临时变量t就可以赋值。
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
>>> fib(10) 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 done
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: #print(b) yield b a,b = b,a+b n=n+1 return 'done' f=fib(10) print(f) # 输出：<generator object fib at 0x00000000022380A0>
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：
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。
data = fib(10) print(data) print(data.__next__()) print(data.__next__()) print("干点别的事") print(data.__next__()) print(data.__next__()) print(data.__next__()) print(data.__next__()) print(data.__next__()) #输出 <generator object fib at 0x101be02b0> 1 1 干点别的事 2 3 5 8 13
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：
>>> for n in fib(6): ... print(n) ... 1 1 2 3 5 8
但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：
g = fib(6) while True: try: x = next(g) print('g:', x) except StopIteration as e: print('Generator return value:', e.value) break # 输出： g: 1 g: 1 g: 2 g: 3 g: 5 g: 8 Generator return value: done
还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
import time def consumer(name): print("%s准备吃包子了"%name) while True: baozi = yield 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("我准备开始做包子了") for i in range(10): time.sleep(1) print("做了2个包子") c.send(i) c2.send(i) producer("Alex")
