Python 2.5.4 生成器

生成器
通过列表生成器我们可以直接创建一个列表，但是受内存限制，列表的容量肯定有限。而且创建一个100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅想访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间就白白浪费了。
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？这样就没有必要创建整个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叫做generator。

要创建一个generator有很多方法，第一种很简单，只要把一个列表生成式的[]改为()，就创建了一个generator:
>>>L =[x*x for x in range(10)]
>>>L

[0,1,4,9,16,25,...81]
>>>g = (x*x for x in range(10))

>>>g
<generator object <genexpr> at 0x027394B8>
创建L和g的最大区别是最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。
我们可以直接打印出list，那我们怎样打印出一个generator呢？
如果要一个个的打印，可以使用next()函数获得generator的下一个值：
>>>next(g)
0

>>>next(g)
1
>>>next(g)
4
.

.
.
>>>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),就能计算出g的下一个值，知道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()函数的方式太变态，正确的方法是使用for循环，因为generator是可迭代对象。

>>>g = (x*x for x in range(10))
>>> for n in g:
print(n)
0

1
4
9
.
.
.
81
所以，我们基本都是用for循环调用generator，而不是用next().并且不需要关心StopInteration错误.
generator非常强大，如果推算算法非常复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现，还可以使用函数实现。

比如，著名的斐波拉契数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可以由前两个数相加得到。
1 1 2 3 5 8 13 ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是用函数把它打印却非常容易：
def fib(max):
n,a,b = 0,0,1
while n < max:
print(b)
a,b = b,a+b
n = n+1

return 'Done'
上面函数可以输出斐波那契数列的前N个数：
>>>fib(6)
1
1
2
3
5
8
'Done'
可以看出fib()定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后面任意的元素，这种逻辑与generator非常相似。
也就是说，上面的函数和generator只有一步之遥.要把fib变成generator只需将print(b)改为yeild(b).

def fib(max):

n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
这就是定义generator的另外一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就是一个generator.

>>>f =fib(6)

>>>f
<generator object fib at 0x02739468>
这里最难理解的就是generator和函数的执行流程不同，函数是顺序执行，遇到return或最后一行返回。而变成generator之后，在每次调用next()函数，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield处继续执行。

举个简单的例子：
def odd():
print('step 1:')
yield 1
print('step 2:')
yield 2
print('step 3:')
yield 3
调用该generator时，首先要生成一个generator对象，然后依次调用next()函数不断获得下一个函数返回值：
>>>o = odd()

>>>next(o)

step 1:
1
>>>next(o)
step 2:
2
>>>next(o)
step 3:
3
>>> next(o)
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield之后，已经没有yield可以执行了。第四次执行就报错。

回到fib函数中，在循环中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件推出循环，不然就会产生一个无限序列出来。
同样的，把函数改为generator之后，我们基本上不会调用next()来获取下一个返回值，而是使用for循环迭代：

>>>for n in fib(6):

... print(n)

...

1
1
2
3
5
8
但是用for循环迭代generator，发现拿不到generator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

g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done