一、生成器（generator）

先來看看一個簡單的菲波那切數列，出第一個和第二個外，任意一個數都是由前兩個數相加得到的。如：0,1,1,2,3,5,8,13......

輸入斐波那契數列前N個數：

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

?結果：

>>> fib(100) 1 1 2 3 5 8 13

但是，要提高 fib 函數的可復用性，最好不要直接打印出數列，而是返回一個 List。每次循環將b的值append到一個list中。

然而，問題又來了。。。

該函數在運行中占用的內存會隨著參數 max 的增大而增大，如果要控制內存占用，最好不要用 List來保存中間結果，而是通過 iterable 對象來迭代。

在python2 中：

for i in range(1000): pass　　

range會生成一個含有1000個元素的list，極大地浪費了內存空間。

for i in xrange(1000): pass

而改進后的xrange則生成一個可迭代（iterable）對象，每次迭代時返回下一個數值，占用空間極少。

如此，我們可以利用iterable來寫一個fib類：

class Fab(object): def __init__(self, max): self.max = max self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self): return self def next(self): if self.n < self.max: r = self.b self.a, self.b = self.b, self.a + self.b self.n = self.n + 1 return r raise StopIteration()

然后,for循環會在每次循環中自動調用next()方法，不斷返回數列的下一個數。占用內存始終為常數。

>>> for n in Fab(5): ... print(n)　　

雖然實現了需求，但用class實現的fib并不簡潔，由此我們可以引入yield。

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

然后：

>>> for n in fab(5): ... print(n)

yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator，帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視為一個 generator，調用 fib(5) 不會執行 fab 函數，而是返回一個 iterable 對象在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fib 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fib 函數就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變量看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，于是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。

手動執行過程：

>>> f = fab(5) >>> f.next() 1 >>> f.next() 1 >>> f.next() 2 >>> f.next() 3 >>> f.next() 5 >>> f.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration

當函數執行結束時，generator 自動拋出 StopIteration 異常，表示迭代完成。在 for 循環里，無需處理 StopIteration 異常，循環會正常結束。

一個帶有 yield 的函數就是一個 generator，它和普通函數不同，生成一個 generator 看起來像函數調用，但不會執行任何函數代碼，直到對其調用 next()（在 for 循環中會自動調用 next()）才開始執行。雖然執行流程仍按函數的流程執行，但每執行到一個 yield 語句就會中斷，并返回一個迭代值，下次執行時從 yield 的下一個語句繼續執行。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/pyramid1001/p/5854712.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python——通过斐波那契数列来理解生成器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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