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本文实例讲述了python生成器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

1. 生成器

利用迭代器，我们可以在每次迭代获取数据（通过next()方法）时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生成下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next()函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法，即生成器(generator)。生成器是一类特殊的迭代器。

2. 创建生成器方法1

要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )

In [15]: L = [ x*2 for x in range(5)]
In [16]: L
Out[16]: [0, 2, 4, 6, 8]
In [17]: G = ( x*2 for x in range(5))
In [18]: G
Out[18]: <generator object <genexpr> at 0x7f626c132db0>
In [19]:

创建 L 和 G 的区别仅在于最外层的 [ ] 和 ( ) ， L 是一个列表，而 G 是一个生成器。我们可以直接打印出列表L的每一个元素，而对于生成器G，我们可以按照迭代器的使用方法来使用，即可以通过next()函数、for循环、list()等方法使用。

In [19]: next(G)
Out[19]: 0
In [20]: next(G)
Out[20]: 2
In [21]: next(G)
Out[21]: 4
In [22]: next(G)
Out[22]: 6
In [23]: next(G)
Out[23]: 8
In [24]: next(G)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-380e167d6934> in <module>()
----> 1 next(G)
StopIteration:
In [25]:
In [26]: G = ( x*2 for x in range(5))
In [27]: for x in G:
  ....:   print(x)
  ....:   
0
2
4
6
8
In [28]:

3. 创建生成器方法2

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

我们仍然用上一节提到的斐波那契数列来举例，回想我们在上一节用迭代器的实现方式：

class FibIterator(object):
  """斐波那契数列迭代器"""
  def __init__(self, n):
    """
    :param n: int, 指明生成数列的前n个数
    """
    self.n = n
    # current用来保存当前生成到数列中的第几个数了
    self.current = 0
    # num1用来保存前前一个数，初始值为数列中的第一个数0
    self.num1 = 0
    # num2用来保存前一个数，初始值为数列中的第二个数1
    self.num2 = 1
  def __next__(self):
    """被next()函数调用来获取下一个数"""
    if self.current < self.n:
      num = self.num1
      self.num1, self.num2 = self.num2, self.num1+self.num2
      self.current += 1
      return num
    else:
      raise StopIteration
  def __iter__(self):
    """迭代器的__iter__返回自身即可"""
    return self

注意，在用迭代器实现的方式中，我们要借助几个变量(n、current、num1、num2)来保存迭代的状态。现在我们用生成器来实现一下。

In [30]: def fib(n):
  ....:   current = 0
  ....:   num1, num2 = 0, 1
  ....:   while current < n:
  ....:     num = num1
  ....:     num1, num2 = num2, num1+num2
  ....:     current += 1
  ....:     yield num
  ....:   return 'done'
  ....:
In [31]: F = fib(5)
In [32]: next(F)
Out[32]: 1
In [33]: next(F)
Out[33]: 1
In [34]: next(F)
Out[34]: 2
In [35]: next(F)
Out[35]: 3
In [36]: next(F)
Out[36]: 5
In [37]: next(F)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-37-8c2b02b4361a> in <module>()
----> 1 next(F)
StopIteration: done

在使用生成器实现的方式中，我们将原本在迭代器__next__方法中实现的基本逻辑放到一个函数中来实现，但是将每次迭代返回数值的return换成了yield，此时新定义的函数便不再是函数，而是一个生成器了。简单来说：只要在def中有yield关键字的就称为生成器

此时按照调用函数的方式( 案例中为F = fib(5) )使用生成器就不再是执行函数体了，而是会返回一个生成器对象（案例中为F ），然后就可以按照使用迭代器的方式来使用生成器了

In [38]: for n in fib(5):
  ....:   print(n)
  ....:   
1
1
2
3
5
In [39]:

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。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：

In [39]: g = fib(5)
In [40]: while True:
  ....:   try:
  ....:     x = next(g)
  ....:     print("value:%d"%x)   
  ....:   except StopIteration as e:
  ....:     print("生成器返回值:%s"%e.value)
  ....:     break
  ....:   
value:1
value:1
value:2
value:3
value:5
生成器返回值:done
In [41]:

总结

使用了yield关键字的函数不再是函数，而是生成器。（使用了yield的函数就是生成器）

yield关键字有两点作用：

保存当前运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起
将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了return的作用
可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行，即唤醒生成器（函数）
Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值，而Python2中的生成器不允许使用return返回一个返回值（即可以使用return从生成器中退出，但return后不能有任何表达式）。

4. 使用send唤醒

我们除了可以使用next()函数来唤醒生成器继续执行外，还可以使用send()函数来唤醒执行。使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。

例子：执行到yield时，gen函数作用暂时保存，返回i的值; temp接收下次c.send(“python”)，send发送过来的值，c.next()等价c.send(None)

In [10]: def gen():
  ....:   i = 0
  ....:   while i<5:
  ....:     temp = yield i
  ....:     print(temp)
  ....:     i+=1
  ....:

使用send

n [43]: f = gen()
In [44]: next(f)
Out[44]: 0
In [45]: f.send('haha')
haha
Out[45]: 1
In [46]: next(f)
None
Out[46]: 2
In [47]: f.send('haha')
haha
Out[47]: 3
In [48]:

用next函数

In [11]: f = gen()
In [12]: next(f)
Out[12]: 0
In [13]: next(f)
None
Out[13]: 1
In [14]: next(f)
None
Out[14]: 2
In [15]: next(f)
None
Out[15]: 3
In [16]: next(f)
None
Out[16]: 4
In [17]: next(f)
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-468f0afdf1b9> in <module>()
----> 1 next(f)
StopIteration:

使用__next__()方法（不常使用）

In [18]: f = gen()
In [19]: f.__next__()
Out[19]: 0
In [20]: f.__next__()
None
Out[20]: 1
In [21]: f.__next__()
None
Out[21]: 2
In [22]: f.__next__()
None
Out[22]: 3
In [23]: f.__next__()
None
Out[23]: 4
In [24]: f.__next__()
None
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-39ec527346a9> in <module>()
----> 1 f.__next__()
StopIteration:

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python面向对象程序设计入门与进阶教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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