生成器

迭代器：

比方说一个数列，你将其遍历一遍就称之为迭代。这个数列就称之为迭代对象。迭代对象可以是字符可以是数列。

生成器：　 

 

数列的存储空间是有限的。如果数列的值可以通过算法来实现，那么这种通过算法来实现数列值的机制称之为"生成器（Generator）"

要创建一个generator，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()，就创建了一个generator：

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x104feab40>

来源： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/00138681965108490cb4c13182e472f8d87830f13be6e88000
如何使用直接使用next()即可

>>> l.next()
0
>>> l.next()
1
>>> l.next()
4
>>> l.next()
9
>>> l.next()
16
>>> l.next()
25
>>> l.next()
36
>>> l.next()
49
>>> l.next()
64
>>> l.next()
81
>>> l.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

当没有的时候就会抛出StopIteraction错误
我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()方法，而是通过for循环来迭代它

>>> s = (x*x for x in range(10))
>>> for i in s:
...     print i
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

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。
比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
   n, a, b = 0, 0, 1
   while n < max:
       print b
       a, b = b, a + b
       n = n + 1

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print b改为yield b就可以了：

def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1

#个人认识好像就等同于print没区别似的

>>> def fib(max):
...    n,a,b = 0,0,1
...    while n < max:
...            yield b
...            a,b = b,a+b
...            n +=1
...
>>> fib(6)
<generator object fib at 0x00B73670>

        这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样

        函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

---

举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5：

>>> def odd():
... print 'step 1'
... yield 1
... print 'step 2'
... yield 3
... print 'step 3'
... yield 5
...
>>> o = odd()
>>> o.next()
step 1
1
>>> o.next()
step 2
3
>>> o.next()
step 3
5
>>> o.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next()就报错。

回到fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。

同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来调用它，而是直接使用for循环来迭代：

>>> for n in fib(6):
... print n
...
1
1
2
3
5
8

小结

generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。

要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。