生成器★★★★
生成器generator
● 生成器指的是生成器对象,可以由生成器表达式得到,也可以使用yield关键字得到一个生成器函数,调用这个函数得到一个生成器对象
● 生成器对象,是一个可迭代对象,是一个迭代器
● 生成器对象,是延迟计算、惰性求值的
生成器函数
●函数体中包含yield语句的函数,就是生成器函数,调用后返回生成器对象.
生成器函数
def inc():
for i in range(5):
yield i #暂停函数执行 ,返回yield 的值
type(inc)
>>> function
type(inc())
>>>generator #生成器对象
g= inc()
next(g)# 求解下一个数,
普通函数调用,函数会立即执行直到执行完毕.
生成器函数调用,并不会立即执行函数体,而是需要使用next函数驱动生成器执行
def gen():
print(11111)
yield 1
print(22222)
yield 2
print(33333)
return 3 #一般不写return 这里只做测试
yield
g=gen()
next()
当打印完3333后,碰到return 3 ,后面的语句不在执行,所以会抛StopIteration ,生成器停止,便不能在继续执行.把yield 表达式的值返回
再次执行会执行到下一个yield语句又会停止执行
return 语句 后面的语句不在执行
生成器的执行
● 在生成器函数中,可以多次yield,每执行一次yield后会暂停执行,把yield表达式的值返回
● 再次执行会执行到下一个yield语句又会暂停执行
● return语句依然可以终止函数运行,但return语句的返回值不能被获取到
● return会导致当前函数返回,无法继续执行,也无法继续获取下一个值,抛出StopIteration异常
● 如果函数没有显式的return语句,如果生成器函数执行到结尾(相当于执行了return None),一样会抛出StopIteration异常
生成器函数
● 包含yield语句的生成器函数调用后,生成 生成器对象 的时候,生成器函数的函数体不会立即执行
● next(generator) 会从函数的当前位置向后执行到之后碰到的第一个yield语句,会弹出值,并暂停函数执行
● 再次调用next函数,和上一条一样的处理过程
● 继续调用next函数,生成器函数如果结束执行了(显式或隐式调用了return语句),会抛出StopIteration异常.
生成器应用
1、无限循环
def counter():
i = 0
while True:
i += 1
yield i
c = counter()
print(next(c)) # 打印什么
print(next(c)) # 打印什么
print(next(c)) # 打印什么
[next(c)for i range(10)]# 可以改装成列表解析式,字典解析式..循环嵌套
2、计数器
改造 :
def counter():
c = 0
while True:
c += 1
yield c
def inc(c = counter()):# 这里函数在定义时,缺省值就已经创建好
return next(c)
print(inc()) # 打印什么?
print(inc()) # 打印什么?
print(inc())
再次改造 :
def inc():
def counter():
c = 0
while True:
c += 1
yield c
c=counter()# 在这里调用时重新创建的生成器对象 ,没有利用到上次结果
return next(c)
print(inc()) # 打印什么?
print(inc()) # 打印什么?
print(inc())
>>> 得到结果是1 1 1
再次改造:
def inc():
def counter():
c = 0
while True:
c += 1
yield c
c=counter()
# return next(c)
return lambda : next(c) # 存在闭包,结果不会被清空,所以结果被记住了,
g= inc()
print(g()) # 打印什么?
print(g()) # 打印什么?
print(g())
3、斐波那契数列
def fib():
x = 0
y = 1
while True:
yield y
x, y = y, x + y
foo = fib()
for i in range(101):
print(next(foo))
4 、生成器交互
python提供了一个和生成器对象交互的方法send,该方法可以和生成器沟通。
# 重置功能的计数器
def inc():
def counter():
i = 0
while True:
i += 1
response = yield i # 先执行等号右边,下次才能执行等到左边,没有给值时返回为 None
if response is not None:
i = response
c = counter()
return lambda x=False: next(c) if not x else c.send(0)# c.send() 会返回一个交互和和返回函数的值,和next()类似
foo = inc()
print(foo())
print(foo())
print(foo())
print(foo(True))
print(foo())
print(foo())
print(foo())
● 调用send方法,就可以把send的实参传给yield语句做结果,这个结果可以在等式右边被赋值给其它变量
● send和next一样可以推动生成器启动并执行。
5、协程Coroutine
● 生成器的高级用法
● 它比进程、线程轻量级,是在用户空间调度函数的一种实现
● Python3 asyncio就是协程实现,已经加入到标准库
● Python3.5 使用async、await关键字直接原生支持协程
● 协程调度器实现思路
有2个生成器A、B
next(A)后,A执行到了yield语句暂停,然后去执行next(B),B执行到yield语句也暂停,然后再次调用next(A),再调用next(B)在,周而复始,就实现了调度的效果
●可以引入调度的策略来实现切换的方式
● 协程是一种非抢占式调度
yield from语法
从Python 3.3开始增加了yield from语法,使得yield from iterable 等价于for item in iterable: yield
item 。
yield from就是一种简化语法的语法糖
语法糖: 指计算机语言中添加的某种语法,这种语法对语言的功能并没有影响,但是更方便程序员使用。通常来说使用语法糖能够增加程序的可读性,从而减少程序代码出错的机会。
def inc():
for x in range(1000):
yield x
# 使用yield from 简化
def inc():
yield from range(1000)# 从C这个可迭代对象中,一个个取值 .
foo = inc()
print(next(foo))
print(next(foo))
print(next(foo))