搬砖的也能玩Python-进阶篇2

搬砖的也能玩Python——进阶篇

2-生成器

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在第一篇进阶篇中，我们了解了迭代器的相关内容，清楚迭代器的两个主要的方法__next__和__iter__，区分迭代器对象和可迭代对象，本篇文章我们将了解一个特殊的迭代器——生成器(generator)。

一、生成器的相关概念

生成器函数

我们在基础篇6中已经了解了函数的概念，而生成器函数只是在函数的基础上，将return关键字改成yield关键字即可，也就是：

def 函数名(参数):

函数体

yield 返回值

yield每次返回一个结果，通过在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来自动实现迭代协议，不需要再明确定义__iter__和__next__方法，就可以达到迭代的效果。

生成器

生成器函数返回生成器的迭代器，而这个“生成器的迭代器”就是我们所说的“生成器”，所以说，生成器是一种特殊的迭代器，可以用for循环进行遍历，可以通过next()方法来获取下一个值。

接下来，我们来看一个生成器的简单例子：

在上图的例子中，我们定义了一个生成器函数，调用函数之后，我们使用__next__()方法，来获得每一个值，在上图的基础上，如果我们再加上一句print(g.__next__())，那么就会出现StopIteration的异常。

由于生成器本身也是迭代器，所以我们也可以用for循环来得到里面的值：

二、生成器的执行顺序

在生成器函数中，我们用了yield每次返回一个结果，具体的执行顺序为：通过__next__()方法开始执行，执行到yield就暂停，返回yield后面的内容，再次使用__next__()方法，则接着上一次暂停的语句处继续执行，执行到yield处停止，如果没有再次找到yield的话，就抛出StopIteration异常。

我们通过下面的例子，来清晰的了解生成器的执行顺序：

在上图的例子中，我们在yield语句的前后都加了print方法，来看一下每次执行__next__()方法时，到底执行了哪些内容。首先来看第一次执行后的结果：

第一次执行之后，我们发现确实只执行到了yield这一句就暂停了，我们继续执行第二次__next__()方法，来看看结果：

为了方便区分这两次__next__()方法，我在中间加了一个分割线，这样一看就很明显了，第二次执行__next__()方法时，先接着上一次暂停的yield语句继续执行，先执行了print("yield之后的语句")方法，然后一直执行到yield语句，然后暂停。

我们执行完所有的__next__()方法：

当执行到最后一个__next__()方法时，此时已经结束了while循环，也就无法再找到yield方法，便会抛出StopIteration异常。我们来看一下最终的结果：

三、生成器表达式

生成器表达式可以帮助我们每次获取一个元素，并对该元素进行解析，这样通过生成器一边循环一边计算，可以节省大量的空间。具体的表达式格式如下：

(exprforiter_variniterableifcond_expr)

一个生成器表达式，用圆括号括起来，先迭代iterable中的内容，每一次迭代会判断迭代的内容是否满足cond_expr条件表达式，如果满足，就把内容赋值给iter_var，然后再执行expr这个表达式，expr得到的结果就相当于yield后面的语句。来看下面这个例子：

这就是一个生成器表达式，由于生成器表达式得到的是一个生成器，所以我们可以直接使用__next__()方法或者for循环来进行遍历。

四、yield交互(send、close方法)

在生成器中，我们还有一个有意思的地方，就是yield可以作为一个表达式来赋值，也就是val = yield。那么问题就来了，yield的值从哪里来呢？

这就需要send()方法了，send()方法传入的参数，就是yield的值。

注意

通过前面的学习，我们知道在使用__next__()方法时，执行到yield就暂停，再次执行__next__()时，才能继续执行后面的内容。我们send()方法的大前提就是：生成器必须处于在yield位置暂停的状态，才可以用send()方法给yield传递值。

所以，在使用send()方法给yield传递值之前，必须使用__next__()方法，先让生成器暂停才行，否则会有异常抛出。

我们来看一下send()方法的例子：

如果我们不执行g.__next__()方法，直接执行g.send("abc")，会有如下报错：

通过使用close()方法，可以关闭当前的生成器，当生成器关闭之后，再使用__next__()方法和send()方法，便会抛出StopIteration异常。

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