生成器

通過列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那后面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出后續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種「一邊循環一邊計算的機制」，稱為生成器：generator。

要創建一個generator，有很多種方法。第一種方法很簡單，只要把一個列表生成式的[]改成()，就創建了一個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
at 0x1022ef630>

創建L和g的區別僅在于最外層的[]和()，L是一個list，而g是一個generator。

我們可以直接打印出list的每一個元素，但我們怎么打印出generator的每一個元素呢？

如果要一個一個打印出來，可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值：

>>> 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 "", line 1, in
StopIteration

我們講過，generator保存的是算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最后一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。

當然，上面這種不斷調用next(g)實在是太變態了，正確的方法是使用for循環，因為generator也是可迭代對象：

>>> 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，我們創建了一個generator后，基本上永遠不會調用next()，而是通過for循環來迭代它，并且不需要關心StopIteration的錯誤。

generator非常強大。如果推算的算法比較復雜，用類似列表生成式的for循環無法實現的時候，還可以用函數來實現。

比如，著名的斐波拉契數列(Fibonacci)，除第一個和第二個數外，任意一個數都可由前兩個數相加得到：

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

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它打印出來卻很容易：

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

注意，賦值語句：

a, b = b, a + b

相當于：

t = (b, a + b) # t是一個tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必顯式寫出臨時變量t就可以賦值。

上面的函數可以輸出斐波那契數列的前N個數：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

仔細觀察，可以看出，fib函數實際上是定義了斐波拉契數列的推算規則，可以從第一個元素開始，推算出后續任意的元素，這種邏輯其實非常類似generator。

也就是說，上面的函數和generator僅一步之遙。要把fib函數變成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。如果一個函數定義中包含yield關鍵字，那么這個函數就不再是一個普通函數，而是一個generator：

>>> f = fib(6)
>>> f
0x104feaaa0>

這里，最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到return語句或者最后一行函數語句就返回。而變成generator的函數，在每次調用next()的時候執行，遇到yield語句返回，再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

舉個簡單的例子，定義一個generator，依次返回數字1，3，5：

def odd():
print('step 1')
yield 1
print('step 2')
yield(3)
print('step 3')
yield(5)

調用該generator時，首先要生成一個generator對象，然后用next()函數不斷獲得下一個返回值：

>>> 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 "", line 1, in
StopIteration

可以看到，odd不是普通函數，而是generator，在執行過程中，遇到yield就中斷，下次又繼續執行。執行3次yield后，已經沒有yield可以執行了，所以，第4次調用next(o)就報錯。

回到fib的例子，我們在循環過程中不斷調用yield，就會不斷中斷。當然要給循環設置一個條件來退出循環，不然就會產生一個無限數列出來。

同樣的，把函數改成generator后，我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值，而是直接使用for循環來迭代：

>>> for n in fib(6):
... print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for循環調用generator時，發現拿不到generator的return語句的返回值。如果想要拿到返回值，必須捕獲StopIteration錯誤，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

關于如何捕獲錯誤，后面的錯誤處理還會詳細講解。

練習

楊輝三角定義如下：

1
/ \
1 1
/ \ / \
1 2 1
/ \ / \ / \
1 3 3 1
/ \ / \ / \ / \
1 4 6 4 1
/ \ / \ / \ / \ / \
1 5 10 10 5 1

把每一行看做一個list，試寫一個generator，不斷輸出下一行的list：

# -*- coding: utf-8 -*-

def triangles():
pass
# 期待輸出:
# [1]
# [1, 1]
# [1, 2, 1]
# [1, 3, 3, 1]
# [1, 4, 6, 4, 1]
# [1, 5, 10, 10, 5, 1]
# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
n = 0
results = []
for t in triangles():
results.append(t)
n = n + 1
if n == 10:
break

for t in results:
print(t)

if results == [
[1],
[1, 1],
[1, 2, 1],
[1, 3, 3, 1],
[1, 4, 6, 4, 1],
[1, 5, 10, 10, 5, 1],
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1],
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1],
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1],
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
]:
print('測試通過!')
else:
print('測試失敗!')

小結

generator是非常強大的工具，在Python中，可以簡單地把列表生成式改成generator，也可以通過函數實現復雜邏輯的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for循環的過程中不斷計算出下一個元素，并在適當的條件結束for循環。對于函數改成的generator來說，遇到return語句或者執行到函數體最后一行語句，就是結束generator的指令，for循環隨之結束。

請注意區分普通函數和generator函數，普通函數調用直接返回結果：

>>> r = abs(6)
>>> r
6

generator函數的“調用”實際返回一個generator對象：

>>> g = fib(6)
>>> g
0x1022ef948>

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 廖雪峰_廖雪峰的Python系列教程（20）——高级特性之生成器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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