Python创建生成器的两种方法

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Python创建生成器的两种方法

创建生成器方法 

方法一 

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( )

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L的每一个元素,但我们怎么打印出G的每一个元素呢?如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得生成器的下一个返回值:

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运行结果:

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Python创建生成器的两种方法

生成器保存的是算法,每次调用next(G),就计算出G的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的异常。当然,这种不断调用next()实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为生成器也是可迭代对象。所以,我们创建了一个生成器后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration异常。

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。

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:

Python创建生成器的两种方法

运行结果:

Python创建生成器的两种方法

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:

Python创建生成器的两种方法

运行结果:

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在上面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()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:

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运行结果:

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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:

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运行结果:

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