python 生成器 generator

一、生成器定義

通過列表生成表達式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的list，從而節省大量的空間。在Python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

1 >>> l = [x * x for x in range(10)]
2 >>> l
3 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
4 >>> g = (x * x for x in range(10))
5 >>> g
6 <generator object <genexpr> at 0x1013e0780>

二、表達式生成器

創建l和g的區別僅在於最外層的[]和()，l是一個list，而g是一個generator。可以直接列印出l的每一個元素，列印出g的每一個元素需要使用next()函數。

 1 >>> g = (x * x for x in range(10))
 2 >>> g
 3 <generator object <genexpr> at 0x1013e0780>
 4 >>> next(g)
 5 0
 6 >>> next(g)
 7 1
 8 >>> next(g)
 9 4
10 >>> next(g)
11 9
12 >>> next(g)
13 16
14 >>> next(g)
15 25
16 >>> next(g)
17 36
18 >>> next(g)
19 49
20 >>> next(g)
21 64
22 >>> next(g)
23 81
24 >>> next(g)
25 Traceback (most recent call last):
26   File "<stdin>", line 1, in <module>
27 StopIteration

generator保存的是演算法，每次調用next(g)，就計算出g的下一個元素的值，直到計算到最後一個元素，沒有更多的元素時，拋出StopIteration的錯誤。

 1 >>> g = (x * x for x in range(10))
 2 >>> for n in g:
 3 ...     print(n)
 4 ... 
 5 0
 6 1
 7 4
 8 9
 9 16
10 25
11 36
12 49
13 64
14 81

首先generator是可迭代對象，所以可以使用for in迴圈遍歷。該遍歷的本質是for in迴圈內部調用next()函數獲取每一個元素，並且捕獲StopIteration異常，結束遍歷。

三、函數生成器

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來，但是，用函數把它列印出來卻很容易。

 1 >>> def fib(max):
 2 ...     n, a, b = 0, 0, 1
 3 ...     while n < max:
 4 ...         yield b
 5 ...         a, b = b, a + b
 6 ...         n += 1
 7 ...     raise StopIteration('done')
 8 ... 
 9 >>> fib(6)
10 <generator object fib at 0x1013e0780>
11 >>> for i in fib(6):
12 ...     print(i)
13 ... 
14 1
15 1
16 2
17 3
18 5
19 8
20 >>> g = fib(6)
21 >>> while True:
22 ...     try:
23 ...         next(g)
24 ...     except StopIteration as e:
25 ...         print(e.value)
26 ...         break
27 ... 
28 1
29 1
30 2
31 3
32 5
33 8
34 done