python生成器

Ⅰ python生成器是怎麼使用的

生成器(generator)概念
生成器不會把結果保存在一個系列中，而是保存生成器的狀態，在每次進行迭代時返回一個值，直到遇到StopIteration異常結束。
生成器語法
生成器表達式： 通列表解析語法，只不過把列表解析的[]換成()
生成器表達式能做的事情列表解析基本都能處理，只不過在需要處理的序列比較大時，列表解析比較費內存。

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>>> gen = (x**2 for x in range(5))
>>> gen
<generator object <genexpr> at 0x0000000002FB7B40>
>>> for g in gen:
... print(g, end='-')
...
0-1-4-9-16-
>>> for x in [0,1,2,3,4,5]:
... print(x, end='-')
...
0-1-2-3-4-5-

生成器函數： 在函數中如果出現了yield關鍵字，那麼該函數就不再是普通函數，而是生成器函數。
但是生成器函數可以生產一個無線的序列，這樣列表根本沒有辦法進行處理。
yield 的作用就是把一個函數變成一個 generator，帶有 yield 的函數不再是一個普通函數，Python 解釋器會將其視為一個 generator。
下面為一個可以無窮生產奇數的生成器函數。

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def odd():
n=1
while True:
yield n
n+=2
odd_num = odd()
count = 0
for o in odd_num:
if count >=5: break
print(o)
count +=1

當然通過手動編寫迭代器可以實現類似的效果，只不過生成器更加直觀易懂

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class Iter:
def __init__(self):
self.start=-1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.start +=2
return self.start
I = Iter()
for count in range(5):
print(next(I))

題外話： 生成器是包含有__iter()和next__()方法的，所以可以直接使用for來迭代，而沒有包含StopIteration的自編Iter來只能通過手動循環來迭代。

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>>> from collections import Iterable
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(odd_num, Iterable)
True
>>> isinstance(odd_num, Iterator)
True
>>> iter(odd_num) is odd_num
True
>>> help(odd_num)
Help on generator object:

odd = class generator(object)
| Methods defined here:
|
| __iter__(self, /)
| Implement iter(self).
|
| __next__(self, /)
| Implement next(self).
......

看到上面的結果，現在你可以很有信心的按照Iterator的方式進行循環了吧！
在 for 循環執行時，每次循環都會執行 fab 函數內部的代碼，執行到 yield b 時，fab 函數就返回一個迭代值，下次迭代時，代碼從 yield b 的下一條語句繼續執行，而函數的本地變數看起來和上次中斷執行前是完全一樣的，於是函數繼續執行，直到再次遇到 yield。看起來就好像一個函數在正常執行的過程中被 yield 中斷了數次，每次中斷都會通過 yield 返回當前的迭代值。

yield 與 return
在一個生成器中，如果沒有return，則默認執行到函數完畢時返回StopIteration；

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>>> def g1():
... yield 1
...
>>> g=g1()
>>> next(g) #第一次調用next(g)時，會在執行完yield語句後掛起，所以此時程序並沒有執行結束。
1
>>> next(g) #程序試圖從yield語句的下一條語句開始執行，發現已經到了結尾，所以拋出StopIteration異常。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration
>>>

如果遇到return,如果在執行過程中 return，則直接拋出 StopIteration 終止迭代。

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>>> def g2():
... yield 'a'
... return
... yield 'b'
...
>>> g=g2()
>>> next(g) #程序停留在執行完yield 'a'語句後的位置。
'a'
>>> next(g) #程序發現下一條語句是return，所以拋出StopIteration異常，這樣yield 'b'語句永遠也不會執行。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration

如果在return後返回一個值，那麼這個值為StopIteration異常的說明，不是程序的返回值。
生成器沒有辦法使用return來返回值。

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>>> def g3():
... yield 'hello'
... return 'world'
...
>>> g=g3()
>>> next(g)
'hello'
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration: world

生成器支持的方法

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>>> help(odd_num)
Help on generator object:

odd = class generator(object)
| Methods defined here:
......
| close(...)
| close() -> raise GeneratorExit inside generator.
|
| send(...)
| send(arg) -> send 'arg' into generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
|
| throw(...)
| throw(typ[,val[,tb]]) -> raise exception in generator,
| return next yielded value or raise StopIteration.
......

close()
手動關閉生成器函數，後面的調用會直接返回StopIteration異常。

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>>> def g4():
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...
>>> g=g4()
>>> next(g)
1
>>> g.close()
>>> next(g) #關閉後，yield 2和yield 3語句將不再起作用
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
StopIteration

send()
生成器函數最大的特點是可以接受外部傳入的一個變數，並根據變數內容計算結果後返回。
這是生成器函數最難理解的地方，也是最重要的地方，實現後面我會講到的協程就全靠它了。

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def gen():
value=0
while True:
receive=yield value
if receive=='e':
break
value = 'got: %s' % receive

g=gen()
print(g.send(None))
print(g.send('aaa'))
print(g.send(3))
print(g.send('e'))

執行流程：
通過g.send(None)或者next(g)可以啟動生成器函數，並執行到第一個yield語句結束的位置。此時，執行完了yield語句，但是沒有給receive賦值。yield value會輸出初始值0注意：在啟動生成器函數時只能send(None),如果試圖輸入其它的值都會得到錯誤提示信息。
通過g.send(『aaa』)，會傳入aaa，並賦值給receive，然後計算出value的值，並回到while頭部，執行yield value語句有停止。此時yield value會輸出」got: aaa」，然後掛起。
通過g.send(3)，會重復第2步，最後輸出結果為」got: 3″
當我們g.send(『e』)時，程序會執行break然後推出循環，最後整個函數執行完畢，所以會得到StopIteration異常。
最後的執行結果如下：

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0
got: aaa
got: 3
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 14, in <mole>
print(g.send('e'))
StopIteration

throw()
用來向生成器函數送入一個異常，可以結束系統定義的異常，或者自定義的異常。
throw()後直接跑出異常並結束程序，或者消耗掉一個yield，或者在沒有下一個yield的時候直接進行到程序的結尾。

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def gen():
while True:
try:
yield 'normal value'
yield 'normal value 2'
print('here')
except ValueError:
print('we got ValueError here')
except TypeError:
break

g=gen()
print(next(g))
print(g.throw(ValueError))
print(next(g))
print(g.throw(TypeError))

輸出結果為：

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normal value
we got ValueError here
normal value
normal value 2
Traceback (most recent call last):
File "h.py", line 15, in <mole>
print(g.throw(TypeError))
StopIteration

解釋：
print(next(g))：會輸出normal value，並停留在yield 『normal value 2』之前。
由於執行了g.throw(ValueError)，所以會跳過所有後續的try語句，也就是說yield 『normal value 2』不會被執行，然後進入到except語句，列印出we got ValueError here。然後再次進入到while語句部分，消耗一個yield，所以會輸出normal value。
print(next(g))，會執行yield 『normal value 2』語句，並停留在執行完該語句後的位置。
g.throw(TypeError)：會跳出try語句，從而print(『here』)不會被執行，然後執行break語句，跳出while循環，然後到達程序結尾，所以跑出StopIteration異常。
下面給出一個綜合例子，用來把一個多維列表展開，或者說扁平化多維列表)

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def flatten(nested):

try:
#如果是字元串，那麼手動拋出TypeError。
if isinstance(nested, str):
raise TypeError
for sublist in nested:
#yield flatten(sublist)
for element in flatten(sublist):
#yield element
print('got:', element)
except TypeError:
#print('here')
yield nested

L=['aaadf',[1,2,3],2,4,[5,[6,[8,[9]],'ddf'],7]]
for num in flatten(L):
print(num)

如果理解起來有點困難，那麼把print語句的注釋打開在進行查看就比較明了了。

總結
按照鴨子模型理論，生成器就是一種迭代器，可以使用for進行迭代。
第一次執行next(generator)時，會執行完yield語句後程序進行掛起，所有的參數和狀態會進行保存。再一次執行next(generator)時，會從掛起的狀態開始往後執行。在遇到程序的結尾或者遇到StopIteration時，循環結束。
可以通過generator.send(arg)來傳入參數，這是協程模型。
可以通過generator.throw(exception)來傳入一個異常。throw語句會消耗掉一個yield。可以通過generator.close()來手動關閉生成器。
next()等價於send(None)

Ⅱ python生成器主要用在哪裡

就是生成相關數據，比如破解wifi密碼，生成很多密碼，通過python一個個試。

Ⅲ Python中生成器和迭代器的區別

先說迭代器，對於string、list、dict、tuple等這類容器對象，使用for循環遍歷是很方便的。在後台for語句對容器對象調用iter()函數，iter()是python的內置函數。iter()會返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內元素，next()也是python的內置函數。在沒有後續元素時，next()會拋出一個StopIteration異常，通知for語句循環結束。
生成器（Generator）是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，只是在需要返回數據的時候使用yield語句。每次next()被調用時，生成器會返回它脫離的位置（它記憶語句最後一次執行的位置和所有的數據值）。

Ⅳ Python中生成器和迭代器的區別詳解

Num01–>迭代器
定義：
對於list、string、tuple、dict等這些容器對象,使用for循環遍歷是很方便的。在後台for語句對容器對象調用iter()函數。iter()是python內置函數。
iter()函數會返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內的元素。next()也是python內置函數。在沒有後續元素時，next()會拋出一個StopIteration異常，通知for語句循環結束。
迭代器是用來幫助我們記錄每次迭代訪問到的位置，當我們對迭代器使用next()函數的時候，迭代器會向我們返回它所記錄位置的下一個位置的數據。實際上，在使用next()函數的時候，調用的就是迭代器對象的_next_方法（Python3中是對象的_next_方法，Python2中是對象的next()方法）。所以，我們要想構造一個迭代器，就要實現它的_next_方法。但這還不夠，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我們還要為迭代器實現_iter_方法，而_iter_方法要返回一個迭代器，迭代器自身正是一個迭代器，所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。
Num02–>生成器
作用：
>延遲操作。也就是在需要的時候才產生結果，不是立即產生結果。12

注意事項：
>生成器是只能遍歷一次的。
>生成器是一類特殊的迭代器。

Ⅳ Python中關於生成器的一個問題

沒有while也沒關系啊
生成器，只是函數返回的是一個生成器地址，調用next後才會真正取下一個值。。。
反應到函數裡面，就是第一次調用時，只會跑到yield這里，然後返回一個生成器地址。。再用這個生成器，調用next方法才會返回值，然後執行後面的代碼。。如果函數結束了就結束了，或者直到遇到下一個yield...

Ⅵ Python能不能產生一個空的生成器/迭代器

需求是否可以描述的更具體些？

我的理解是在一切定義中的值、函數、迭代器都是空的。比如你定義這個函數：

這里迭代器被聲明出來，但是沒有被賦值運行，我就可以理解此迭代器為空的迭代器，只有你使用readfile('test.txt')，迭代器才不會空，不知道是不是你的意思。

Ⅶ python生成器和迭代器的區別

迭代器和生成器都是Python中特有的概念，迭代器可以看作是一個特殊的對象，每次調用該對象時會返回自身的下一個元素，從實現上來看，一個可迭代的對象必須是定義了__iter__()方法的對象，而一個迭代器必須是定義了__iter__()方法和next()方法的對象。生成器的概念要比迭代器稍顯復雜，因為生成器是能夠返回一個迭代器的函數，其最大的作用是將輸入對象返回為一個迭代器。Python中使用了迭代的概念，是因為當需要循環遍歷一個較大的對象時，傳統的內存載入方式會消耗大量的內存，不如需要時讀取一個元素的方式更為經濟快捷。
迭代器
迭代器（iterator）是一種對象，它能夠用來遍歷標准模板庫容器中的部分或全部元素，每個迭代器對象代表容器中的確定的地址。迭代器修改了常規指針的介面，所謂迭代器是一種概念上的抽象：那些行為上像迭代器的東西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力，它可以把抽象容器和通用演算法有機的統一起來。
迭代器提供一些基本操作符：*、++、==、!=、=。這些操作和C/C++「操作array元素」時的指針介面一致。不同之處在於，迭代器是個所謂的復雜的指針，具有遍歷復雜數據結構的能力。其下層運行機製取決於其所遍歷的數據結構。因此，每一種容器型別都必須提供自己的迭代器。事實上每一種容器都將其迭代器以嵌套的方式定義於內部。因此各種迭代器的介面相同，型號卻不同。這直接導出了泛型程序設計的概念：所有操作行為都使用相同介面，雖然它們的型別不同。
迭代器使開發人員能夠在類或結構中支持foreach迭代，而不必整個實現IEnumerable或者IEnumerator介面。只需提供一個迭代器，即可遍歷類中的數據結構。當編譯器檢測到迭代器時，將自動生成IEnumerable介面或者IEnumerator介面的Current，MoveNext和Dispose方法。
生成器
生成器是一次生成一個值的特殊類型函數。可以將其視為可恢復函數。調用該函數將返回一個可用於生成連續 x 值的生成器【Generator】
簡單的說就是在函數的執行過程中，yield語句會把你需要的值返回給調用生成器的地方，然後退出函數，下一次調用生成器函數的時候又從上次中斷的地方開始執行，而生成器內的所有變數參數都會被保存下來供下一次使用。

Ⅷ python生成器到底有什麼優點

1、節省資源消耗，和聲明序列不同的是生成器在不使用的時候幾乎不佔內存，也沒有聲明計算過程！
2、使用的時候，生成器是隨用隨生成，用完即刻釋放，非常高效！
3、可在單線程下實現並發運算處理效果，非常牛逼，這點不可小視，看看nginx epoll單線程承載的並發量比多線程還效率高很多，最底層就是這個原理！

Ⅸ Python中生成器的理解

9.10. 生成器
Generator 是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，需要返回數據的時候使用 yield 語句。每次 next() 被調用時，生成器回復它脫離的位置（它記憶語句最後一次執行的位置和所有的數據值）。以下示例演示了生成器可以很簡單的創建出來:
前一節中描述了基於類的迭代器，它能作的每一件事生成器也能作到。因為自動創建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成器顯得如此簡潔。
另一個關鍵的功能在於兩次執行之間，局部變數和執行狀態都自動的保存下來。這使函數很容易寫，而且比使用 self.index 和 self.data 之類的方式更清晰。
除了創建和保存程序狀態的自動方法，當發生器終結時，還會自動拋出 StopIteration 異常。綜上所述，這些功能使得編寫一個正規函數成為創建迭代器的最簡單方法。
Generator 是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，需要返回數據的時候使用 yield 語句。每次 next() 被調用時，生成器回復它脫離的位置（它記憶語句最後一次執行的位置和所有的數據值）。以下示例演示了生成器可以很簡單的創建出來:
前一節中描述了基於類的迭代器，它能作的每一件事生成器也能作到。因為自動創建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成器顯得如此簡潔。
另一個關鍵的功能在於兩次執行之間，局部變數和執行狀態都自動的保存下來。這使函數很容易寫，而且比使用 self.index 和 self.data 之類的方式更清晰。
除了創建和保存程序狀態的自動方法，當發生器終結時，還會自動拋出 StopIteration 異常。綜上所述，這些功能使得編寫一個正規函數成為創建迭代器的最簡單方法。