python生成器总结

生成器的概念

一句话解释：包含了yield关键字的函数就是生成器，它的返回值是一个生成器对象。

Python 中的生成器（Generator）是十分有用的工具，它能够方便地生成迭代器（Iterator）。

创建以及使用

def my_gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
 
 
gen = my_gen()
 
#生成器可以由next()调用
while True:
    try:
        next(gen)
    except StopIteration:
        print('Done..')
        break
 
#next() 调用太啰嗦，通常我们用迭代的方式获取生成器的值：
gen = my_gen()
for item in gen:
    print(item)

生成器还有一种更简单的写法，像这样： 

# 列表推导式
my_list = [x for x in range(10000)]
 
# 生成器表达式
my_gen  = (x for x in range(10000))

 yield的理解

1.yield相当于return。
2.函数遇到yield就暂停，保存当前信息，返回yield的值。
3.在下次执行next()时，从当前位置继续执行。

yield关键字有两点作用：
保存当前运行状态（断点），然后暂停执行，即将生成器（函数）挂起
将 yield 关键字后面表达式的值作为返回值返回，此时可以理解为起到了return的作用 

 验证

def Fibonacci(all_nums):
    a, b = 0, 1
    current_num = 0
    print("----1----")
    while current_num < all_nums:
        print("----2----")
        yield a  # 如果一个函数中有yield语句，那么这个就不再是函数了，而是一个生成器的模板
        print("----3----")
        a, b = b, a+b
        print("----4----")
        current_num += 1
        print("----5----")
    return "done"
        
# 如果在调用Fibonacci的时候，发现这个函数中有yield，那么此时不再是调用函数，而是创建了一个生成器对象        
fib = Fibonacci(5)
 
ret = next(fib)
print("----6----")
print(ret)
 
ret = next(fib)
print("----7----")
print(ret)
 
ret = next(fib)
print("----9----")
print(ret)

生成器的应用

读取大文件

假如你读取大文件这样写，通常这都是没啥问题的。但如果这个文件非常非常大，那么将会得到内存溢出的报错。

def csv_reader(file_name):
    file = open(file_name)
    result = file.read().split("\n")
    return result

可以用生成器这样写

由于这个版本的 csv_reader() 是个生成器，因此你可以通过遍历，加载一行、处理一行，从而避免了内存溢出的问题。

def csv_reader(file_name):
    for row in open(file_name, "r"):
        yield row

无限序列

由于生成器一次只生成一个值，因此它可用于表示无限数据。

def all_even():
    n = 0
    while True:
        yield n
        n += 2
        
even = all_even()
for i in even:
    print(i)

优化内存

def gen():
    for x in range(10000):
        yield x
 
# 生成器
my_gen = gen()
# 列表
my_list = [x for x in range(10000)]

比较他们的大小

>>> import sys
 
>>> sys.getsizeof(my_list)
87616
>>> sys.getsizeof(my_gen)
112

 生成器组合

有时候你需要把两个生成器组合成一个新的生成器，比如：

gen_1 = (i for i in range(0,3))
gen_2 = (i for i in range(6,9))
 
def new_gen():
    for x in gen_1:
        yield x
    for y in gen_2:
        yield y
 
for x in new_gen():
    print(x)
 
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 6
# 7
# 8

这种组合迭代的形式不太方便，因此 Python 3.3 引入新语法 yield from 后，可以改成这样：

def new_gen():
    yield from gen_1
    yield from gen_2

生成器进阶语法

send()

我们除了可以使用 next() 函数来唤醒生成器继续执行外，还可以使用 send() 函数来唤醒执行。使用 send() 函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。

def gen():
    count = 0
    while True:
        count += (yield count)

>>> g = gen()
>>> g.send(None)
0
>>> g.send(1)
1
>>> g.send(2)
3
>>> g.send(5)
8

throw()

.throw() 允许用生成器抛出异常

def my_gen():
    count = 0
    while True:
        yield count
        count += 1
        
gen = my_gen()
for i in gen:
    print(i)
    if i == 3:
        gen.throw(ValueError('The number is 3...'))
        
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
# ValueError: The number is 3...

close()

.close() 可以停止生成器

def my_gen():
    count = 0
    while True:
        yield count
        count += 1
        
gen = my_gen()
for i in gen:
    print(i)
    if i == 3:
        gen.close()

结论

以上就是生成器的大致介绍了。它可以暂停控制流，并在你需要的时候随时回到控制流，从上一次暂停的位置继续执行。
生成器有助于你处理大型数据流或者表达无限序列，是生成迭代器的有用工具。