生成器

通过列表推导式，我们可以生成一个列表。受内存限制，列表容量有限。当创建的列表很大，而我们只取其中几个元素，就会造成很大的内存浪费。

为此生成器 generator 应运而生，在循环过程中它内部以某种算法不断计算出下一个元素。它不会一次性把所有元素列举出来，而是在使用的时候才会计算下一个元素，这样就节省了大量的空间。

生成器分为两类：

• 生成器函数：yield 关键字
• 生成器表达式：类似于列表推导式，但是最外层为圆括号

生成器函数

以 yield 语句返回函数结果的函数即 —— 生成器函数

普通函数与生成器函数的区别：

• 普通函数顺序执行，遇到 return 或者最好一行就会返回
• 生成器函数，在每次调用 next() 时执行，并遇到 yield 返回，再次执行从上次 yield 语句出执行

def foo():
    print('第一次打印')
    yield '第一次中断'
    print('第二次打印')
    yield '第二次中断'

f = foo()
print(f)        # <generator object foo at 0x000001DEF9121DB0>
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))

函数从上到下执行，遇到 yield 返回：

第一次打印
第一次中断
第二次打印
第二次中断
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-99-927644374884> in <module>()
      7 print(next(f))
      8 print(next(f))
----> 9 print(next(f))

StopIteration: 

一般我们都会使用 for 循环来遍历生成器对象：

for i in f:
    print(i)

# 第一次打印
# 第一次中断
# 第二次打印
# 第二次中断

若想获取生成器函数 return 返回值，那么就需要手动触发 StopIteration，因为 return 返回值包含在 StopIteration 的 value 中：

def foo():
    print('第一次打印')
    yield '第一次中断'
    print('第二次打印')
    yield '第二次中断'
    return '生成器返回值'
    
f = foo()

while True:
    try:
        x = next(f)
        print('f', x)
    except StopIteration as e:
        print('生成器 return 返回值：', e.value)
        break

第一次打印
f 第一次中断
第二次打印
f 第二次中断
生成器 return 返回值： 生成器返回值

---

示例

用生成器函数实现斐波拉契数列：

# max 为最大个数
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
f = fib(6)

for i in f:
    print(i)        # 1、1 、2 、3 、5 、8

生成器表达式

创建一个生成器表达式很简单，只需将列表推导式最外层的中括号 []，换成圆括号 () 即可。

l = [x*x for x in range(3)]     # 列表推导式

g = (x*x for x in range(3))     # 创建生成器表达式：生成器对象
print(l)    # [0, 1, 4]

print(g)    # <generator object <genexpr> at 0x000001DEF9121F10>

通过 next() 获取生成器中每个元素：

next(g)     # 0
next(g)     # 2
next(g)     # 4
next(g)     # 超出边界，触发 StopIteration
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-92-e9fc50c01225> in <module>()
      6 next(g)
      7 next(g)
----> 8 next(g)

StopIteration: 

一般都不会使用 next() 函数调用生成器下一个元素，而是使用 for 循环，这样也不会触发 StopIteration：

for i in g:
    print(i)    # 0/1/4

总结

• 生成器实现了迭代器协议，它是可迭代对象
• 可以左右 for 循环，也可以使用 next() 函数调用，一次只能取一个
• 分为生成器函数（yield）和生成器表达式
• 生成器函数遇到 yield 即返回，下一次调用 next()，从上次 yield 处继续执行
• 节省内存空间