Python語(yǔ)法之生成器

通過(guò)列表生成式，我們可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。但是，受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創(chuàng)建一個(gè)包含100萬(wàn)個(gè)元素的列表，不僅占用很大的存儲(chǔ)空間，如果我們僅僅需要訪問(wèn)前面幾個(gè)元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來(lái)，那我們是否可以在循環(huán)的過(guò)程中不斷推算出后續(xù)的元素呢？這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制，稱為生成器：generator。
要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)generator，有很多種方法。第一種方法很簡(jiǎn)單，只要把一個(gè)列表生成式的[]改成()，就創(chuàng)建了一個(gè)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>
創(chuàng)建L和g的區(qū)別僅在于最外層的[]和()，L是一個(gè)list，而g是一個(gè)generator。
我們可以直接打印出list的每一個(gè)元素，但我們?cè)趺创蛴〕鰃enerator的每一個(gè)元素呢？
如果要一個(gè)一個(gè)打印出來(lái)，可以通過(guò)next()函數(shù)獲得generator的下一個(gè)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
我們講過(guò)，generator保存的是算法，每次調(diào)用next(g)，就計(jì)算出g的下一個(gè)元素的值，直到計(jì)算到最后一個(gè)元素，沒(méi)有更多的元素時(shí)，拋出StopIteration的錯(cuò)誤。
當(dāng)然，上面這種不斷調(diào)用next(g)實(shí)在是太變態(tài)了，正確的方法是使用for循環(huán)，因?yàn)間enerator也是可迭代對(duì)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，我們創(chuàng)建了一個(gè)generator后，基本上永遠(yuǎn)不會(huì)調(diào)用next()，而是通過(guò)for循環(huán)來(lái)迭代它，并且不需要關(guān)心StopIteration的錯(cuò)誤。
generator非常強(qiáng)大。如果推算的算法比較復(fù)雜，用類似列表生成式的for循環(huán)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，還可以用函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
比如，著名的斐波拉契數(shù)列（Fibonacci），除第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)外，任意一個(gè)數(shù)都可由前兩個(gè)數(shù)相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契數(shù)列用列表生成式寫(xiě)不出來(lái)，但是，用函數(shù)把它打印出來(lái)卻很容易：
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
上面的函數(shù)可以輸出斐波那契數(shù)列的前N個(gè)數(shù)：
>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'
仔細(xì)觀察，可以看出，fib函數(shù)實(shí)際上是定義了斐波拉契數(shù)列的推算規(guī)則，可以從第一個(gè)元素開(kāi)始，推算出后續(xù)任意的元素，這種邏輯其實(shí)非常類似generator。
也就是說(shuō)，上面的函數(shù)和generator僅一步之遙。要把fib函數(shù)變成generator，只需要把print(b)改為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
    return 'done'
這就是定義generator的另一種方法。如果一個(gè)函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字，那么這個(gè)函數(shù)就不再是一個(gè)普通函數(shù)，而是一個(gè)generator：
>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>
這里，最難理解的就是generator和函數(shù)的執(zhí)行流程不一樣。函數(shù)是順序執(zhí)行，遇到return語(yǔ)句或者最后一行函數(shù)語(yǔ)句就返回。而變成generator的函數(shù)，在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行，遇到y(tǒng)ield語(yǔ)句返回，再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語(yǔ)句處繼續(xù)執(zhí)行。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，定義一個(gè)generator，依次返回?cái)?shù)字1，3，5：
def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)
調(diào)用該generator時(shí)，首先要生成一個(gè)generator對(duì)象，然后用next()函數(shù)不斷獲得下一個(gè)返回值：
>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
可以看到，odd不是普通函數(shù)，而是generator，在執(zhí)行過(guò)程中，遇到y(tǒng)ield就中斷，下次又繼續(xù)執(zhí)行。執(zhí)行3次yield后，已經(jīng)沒(méi)有yield可以執(zhí)行了，所以，第4次調(diào)用next(o)就報(bào)錯(cuò)。
回到fib的例子，我們?cè)谘h(huán)過(guò)程中不斷調(diào)用yield，就會(huì)不斷中斷。當(dāng)然要給循環(huán)設(shè)置一個(gè)條件來(lái)退出循環(huán)，不然就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)無(wú)限數(shù)列出來(lái)。
同樣的，把函數(shù)改成generator后，我們基本上從來(lái)不會(huì)用next()來(lái)獲取下一個(gè)返回值，而是直接使用for循環(huán)來(lái)迭代：
>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8
但是用for循環(huán)調(diào)用generator時(shí)，發(fā)現(xiàn)拿不到generator的return語(yǔ)句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯(cuò)誤，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
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

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作者：傳智播客人工智能+Python學(xué)院