零基础学 Python(16):数据结构之生成器详解

作者: 王炳明 分类: Python 基础教程 发布时间: 2021-01-21 09:34 热度:53

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1. 什么是生成器?

生成器(英文名 Generator ),是一个可以像迭代器那样使用for循环来获取元素的函数。

生成器的出现(Python 2.2 +),实现了延时计算,从而缓解了在大量数据下内存消耗过猛的问题。

当你在 Python Shell 中敲入一个生成器对象,会直接输出 generator object 提示你这是一个生成器对象

>>> gen = (i for i in range(5))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x10cae50b0>

2. 如何创建生成器?

使用列表推导式

在上面已经演示过,正常我们使用列表推导式时是下面这样子,使用 [] ,此时生成的是列表。

>>> mylist = [i for i in range(5)]
>>> mylist
[0, 1, 2, 3, 4]

而当你把 [] 换成 () ,返回的就不是列表了,而是一个生成器

>>> gen = (i for i in range(5))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x10cae50b0>

使用 yield

yield 是什么东西呢? 它相当于我们函数里的 return,但与 return 又有所不同。

  • 当一个函数运行到 yield 后,函数的运行会暂停,并且会把 yield 后的值返回出去。
  • 若 yield 没有接任何值,则返回 None
  • yield 虽然返回了,但是函数并没有结束

请看如下代码,我定义了一个 generator_factory 函数,当我执行 gen = generator_factory() 时,gen 就是一个生成器对象

>>> def generator_factory(top=5):
...     index = 0
...     while index < top:
...         print("index 值为: " + str(index))
...         index = index + 1
...         yield index
...     raise StopIteration
...
>>> gen = generator_factory()
>>> gen
<generator object generator_factory at 0x1018340b0>

3. 生成器的使用

从一个生成器对象中取出元素,和我们前面学过的通过切片访问列表中的元素不一样,它没有那么直观。

想要从生成器对象中取出元素,只有两种方法:

第一种方法:使用 next 方法一个一个地把元素取出来,如果元素全部取完了,生成器会抛出 StopIteration 的异常。

>>> gen = (x for x in range(3))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x1072400b0>
>>> next(gen)
0
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

第二种方法:使用 for 循环一个一个地迭代出来

>>> gen = (x for x in range(3))
>>> for i in gen:
...     print(i)
...
0
1
2

4. 生成器的激活

生成器对象,在创建后,并不会执行任何的代码逻辑。

想要从生成器对象中获取元素,那么第一步要触发其运行,在这里称之为激活。

方法有两种:

  1. 使用next() :上面已经讲过
  2. 使用generator.send(None)

还以下面这段代码为例,可以看到 gen.send(None) 相当于执行了 next(gen)

>>> def generator_factory(top=5):
...     index = 0
...     while index < top:
...         print("index 值为: " + str(index))
...         index = index + 1
...         yield index
...     raise StopIteration
...
>>>
>>> gen = generator_factory()
>>> gen.send(None)
index 值为: 0
1
>>> gen.send(None)
index 值为: 1
2

5. 生成器的状态

生成器在其生命周期中,会有如下四个状态

  • GEN_CREATED # 生成器已创建,还未被激活
  • GEN_RUNNING # 解释器正在执行(只有在多线程应用中才能看到这个状态)
  • GEN_SUSPENDED # 在 yield 表达式处暂停
  • GEN_CLOSED # 生成器执行结束

通过下面的示例可以很轻松地理解这一过程(GEN_RUNNING 这个状态只有在多线程中才能观察到,这里就不演示啦)

>>> gen = (x for x in range(2))
>>> from inspect import getgeneratorstate
>>> gen = (x for x in range(3))
>>> getgeneratorstate(gen)
'GEN_CREATED'
>>>
>>> next(gen)
0
>>> getgeneratorstate(gen)
'GEN_SUSPENDED'
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> getgeneratorstate(gen)
'GEN_CLOSED'

6. 生成器的异常

在最前面,我有定义了一个生成器函数。

def generator_factory(top=2):
    index = 0
    while index < top:
        index = index + 1
        yield index
    raise StopIteration

在没有元素可返回时,我最后抛出了 StopIteration 异常,这是为了满足生成器的协议。

实际上,如果你不手动抛出 StopIteration,在生成器遇到函数 return 时,会我自动抛出 StopIteration

请看下面代码,我将 raise StopIteration 去掉后,仍然会抛出异常。

>>> def generator_factory(top=2):
...     index = 0
...     while index < top:
...         index = index + 1
...         yield index
...
>>> gen = generator_factory()
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
weixin

文章有帮助,请作者喝杯咖啡?

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