Python中Generators教程

转自:https://www.bytelang.com/article/content/NQbmUaRIXyA=

要想创建一个iterator，必须实现一个有__iter__()和__next__()方法的类，类要能够跟踪内部状态并且在没有元素返回的时候引发StopIteration异常.

这个过程很繁琐而且违反直觉.Generator能够解决这个问题.

python generator是一个简单的创建iterator的途径.前面讲的那些繁琐的步骤都可以被generator自动完成.

简单来说，generator是一个能够返回迭代器对象的函数.

怎样创建一个python generator？

就像创建一个函数一样简单，只不过不使用return 声明，而是使用yield声明.

如果一个函数至少包含一个yield声明(当然它也可以包含其他yield或return)，那么它就是一个generator. 

yield和return都会让函数返回一些东西，区别在于，return声明彻底结束一个函数，而yield声明是暂停函数，保存它的所有状态，并且后续被调用后会继续执行.

generator函数和普通函数的区别

• generator函数包含一个以上的yield声明
• generator函数被调用的时候，会返回一个iterator对象，但是函数并不会立即开始执行
• __iter__()和__next__()方法被自动实现，所以可以使用next()函数对返回的此iterator对象进行迭代
• 一旦一个generator 执行到yield语句，generator函数暂停，程序控制流被转移到调用方
• 在对generator的连续调用之间，generator的本地变量和状态会被保存
• 最终，generator函数终止，再调用generator会引发StopIteration异常

下面这个例子说明上述全部要点，我们有一个名为my_gen()的函数，它带有一些yield声明.

# A simple generator function  
def my_gen():  
    n = 1  
    print('This is printed first')  
    # Generator function contains yield statements  
    yield n  
  
    n += 1  
    print('This is printed second')  
    yield n  
  
    n += 1  
    print('This is printed at last')  
    yield n  

在线实例：https://www.bytelang.com/o/s/c/nDeJ2dm7FUo=

有趣的是，在这个例子里变量n在每次调用之间都被记住了。和一般函数不同的是，在函数yield之后本地变量没有被销毁，而且，generator对象只能被这样迭代一次。

要想重复上面的过程，需要类似 a = my_gen() 这样创建另一个generator对象，并对其使用next方法迭代。

注意

：我们可以对generator对象直接使用for循环。

这是因为一个for循环接收一个iterator对象，且使用next()函数迭代它，当遇到StopIteration异常的时候自动停止。

# A simple generator function  
def my_gen():  
    n = 1  
    print('This is printed first')  
    # Generator function contains yield statements  
    yield n  
  
    n += 1  
    print('This is printed second')  
    yield n  
  
    n += 1  
    print('This is printed at last')  
    yield n  
  
# Using for loop  
  
# Output:   
# This is printed first  
# 1  
# This is printed second  
# 2  
# This is printed at last  
# 3  
  
for item in my_gen():  
    print(item) 

在线示例：https://www.bytelang.com/o/s/c/3py5nUg_WVI=

有循环的python generator

上面的例子没有实际的应用意义，我们只是为了探究背后原理。

通常来说，generator都是和循环结合实现的，且这个循环带有一个终止条件。

我们来看一个reverse一个字符串的例子

def rev_str(my_str):  
    length = len(my_str)  
    for i in range(length - 1,-1,-1):  
        yield my_str[i]  
  
# For loop to reverse the string  
# Output:  
# o  
# l  
# l  
# e  
# h  
for char in rev_str("hello"):  
     print(char)  

在线示例：https://www.bytelang.com/o/s/c/_rs3yQEbIhE=

我们在for循环里面使用range()函数来获取反向顺序的index。

generator除了可以应用于string，还可以应用于其它类型的iterator，例如list，tuple等。

python generator 表达式

使用generator表达式可以很容易地创建简单的generator。

就像lambda函数可以创建匿名函数一样，generator函数创建一个匿名generator函数。

generator表达式的语法类似于python的list comprehension，只是方括号被替换为了圆括号而已。

list comprehension和generator表达式的主要区别在于，前者产生全部的list，后者每次仅产生一项。

它们有些懒惰，仅在接到请求的时候才会产生输出。因此，generator表达式比list comprehension更加节省内存。

# Initialize the list  
my_list = [1, 3, 6, 10]  
  
# square each term using list comprehension  
# Output: [1, 9, 36, 100]  
[x**2 for x in my_list]  
  
# same thing can be done using generator expression  
# Output: <generator object <genexpr> at 0x0000000002EBDAF8>  
(x**2 for x in my_list)  

在线示例：https://www.bytelang.com/o/s/c/BgIb7R1NCls=

上面的例子中，generator表达式没有立即产生需要的结果，而是在需要产生item的时候返回一个generator对象。

# Intialize the list  
my_list = [1, 3, 6, 10]  
  
a = (x**2 for x in my_list)  
# Output: 1  
print(next(a))  
  
# Output: 9  
print(next(a))  
  
# Output: 36  
print(next(a))  
  
# Output: 100  
print(next(a))  
  
# Output: StopIteration  
next(a)  

在线示例：https://www.bytelang.com/o/s/c/p1^6fITXP5A=

generator表达式可以在函数内部使用。当这样使用的时候，圆括号可以丢弃。

python里为什么要使用generator？

1.容易实现

相对于iterator类来说，generator的实现清晰、简洁。下面是用iterator实现一个2的指数函数

class PowTwo:  
    def __init__(self, max = 0):  
        self.max = max  
  
    def __iter__(self):  
        self.n = 0  
        return self  
  
    def __next__(self):  
        if self.n > self.max:  
            raise StopIteration  
  
        result = 2 ** self.n  
        self.n += 1  
        return result  

generator这样实现

def PowTwoGen(max = 0):  
    n = 0  
    while n < max:  
        yield 2 ** n  
        n += 1  

因为generator自动跟踪实现细节，因此更加清晰、简洁。

2.节省内存

一个函数返回一个序列(sequence)的时候，会在内存里面把这个序列构建好再返回。如果这个序列包含很多数据的话，就过犹不及了。

而如果序列是以generator方式实现的，就是内存友好的，因为他每次只产生一个item。

3.代表无限的stream

generator是一个很棒的表示无限数据流的工具。无限数据流不能被保存在内存里面，并且因为generator每次产生一个item，它就可以表示无限数据流。

下面的代码可以产生所有的奇数

def all_even():  
    n = 0  
    while True:  
        yield n  
        n += 2  

4.generator流水线(pipeline)

generator可以对一系列操作执行流水线操作。

假设我们有一个快餐连锁店的日志。日志的第四列是每小时售出的披萨数量，我们想对近5年的这一数据进行求和。

假设所有数据都是字符，不可用的数据都以"N/A"表示，使用generator可以这样实现

with open('sells.log') as file:  
    pizza_col = (line[3] for line in file)  
    per_hour = (int(x) for x in pizza_col if x != 'N/A')  
    print("Total pizzas sold = ",sum(per_hour))  

这个流水线既高效又易读，并且看起来很酷！：）